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基因算法目錄CONTENTS2基因算法1導語導語PART0101導語

基因算法的核心思想是交叉變異，優(yōu)勝劣汰，主要步驟包括選擇->交叉->變異?；蛩惴≒ART0202基因算法

每個Cuboid是一個基因，一種Cuboid組合是一個染色體，染色體用01串表示，其中1表示該Cuboid在這個Cube里出現(xiàn)，0表示不出現(xiàn)。例如：CuboidSet{O1,O2,O3,O4,O5,O6,O7,O8,O9,O10}，染色體{0110011001}表示這個Cube包含了{O2,O3,O6,O7,O10}這五個Cuboid。每個染色體的Fitness計算方法與貪心算法類似。基因算法

在這個例子中，Cuboid組合{a,g}的totalBenefit為：(100*8-(100+100+100+100+100+100+5+100))=95。再考慮Cuboid的成本，加入懲罰函數(shù)后Fitness的表達式如下：Fitness=totalBenfit*min(1,baseCuboidSpaceCost*expansionRate/totalSpaceCost)基因算法

1）初始化種群隨機生成一些01串作為初始種群，代表一些可能的Cuboid組合?；蛩惴?/p>

2）選擇（selection）采用輪盤賭選擇算法（roulettewheelselection）挑選出兩個染色體，某個染色體被選中的概率和它的Fitness成正比?；蛩惴?/p>

3）交叉（crossover）兩個父染色體以一定規(guī)則交換部分基因，生成新的染色體。以最簡單的單點交叉為例：11001011+

11011111=>11001111

11011011?；蛩惴?/p>

4）變異（mutation）在交叉的結果中以一定比例隨機選擇某一位進行反轉將結果加入種群。11001111=>11001011。基因算法

5）終止條件后代數(shù)量達到上限（默認550）。前后兩代Fitness差異度很小。達到上述兩個條件之一，即可終止迭代。注：基

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