El algoritmo genético (GA) fue propuesto por primera vez por John Holland en los Estados Unidos en la década de 1970. Fue diseñado y propuesto basándose en las leyes evolutivas de los organismos en la naturaleza. Es un modelo computacional que simula la selección natural y los mecanismos genéticos de la teoría de la evolución biológica de Darwin. Es un método para encontrar soluciones óptimas simulando el proceso evolutivo natural.
El proceso de operación básico del algoritmo genético es el siguiente:
(1) Inicialización: establezca el contador de generación de evolución t = 0, establezca la generación de evolución máxima t y genere aleatoriamente m individuos como población inicial P (0).
(2) Evaluación individual: Calcular el fitness P(t) de cada individuo del grupo.
(3) Operación de selección: El operador de selección se aplica a la población. El propósito de la selección es pasar individuos optimizados directamente a la siguiente generación, o generar nuevos individuos mediante emparejamiento y cruce, y luego pasarlos a la siguiente generación. La operación de selección se basa en la evaluación de la aptitud de los individuos de la población. ?
(4) Operación cruzada: El operador cruzado se aplica a la población. El operador de cruce es el núcleo del algoritmo genético.
(5) Operación de mutación: El operador de mutación se aplica a la población. Es decir, cambiar el valor genético de ciertos loci de una sola cadena en la población. Después de las operaciones de selección, cruce y mutación de la población P(t), se obtiene la población P(t+1) de la próxima generación. ?
(6) Juicio de las condiciones de terminación: Si t=T, el individuo con la mayor aptitud obtenida durante el proceso de evolución se considera la solución óptima y se termina el cálculo.