1.这篇文章的目的
本文对遗传算法进行了简要的描述，让以前没有接触过遗传算法的人有一个大概的了解，了解遗传算法的工作原理。
2.生物的遗传和进化
(1)基因组：生物体细胞的基因组包含了复制生物体所需的全部信息，这组染色体称为生物体的基因组。
(2)交叉：当两个生命体配对复制时，它们的染色体相互混合，产生一个由两个基因组成的全新基因组。这个过程叫做杂交。这意味着后代中的大部分可能会遗传上一代的好基因，也可能会遗传他们的坏基因。在前一种情况下，后代可能变得比他们的父母更好，而在后一种情况下，后代可能变得比他们的父母更差。
(3)突变：当一个基因遗传给后代时，有小概率会出现错误，从而使基因发生微小变化。生物的进化是利用无数微小的变异发展起来的，前提是这些变异有利于生物的生存。
(4)适应度得分：后代越能适应环境，就越有可能继续复制基因并遗传给下一个后代。这将显示出一种趋势，即每一代人总是比上一代人更好。
3.计算机中的遗传算法
遗传算法在计算机中的工作过程本质上是模拟生物的进化过程。
(1)首先，应确定一种编码方法，使问题的任何潜在可行解都可以表示为数字染色体。
(2)然后创建一个由随机染色体组成的初始种群(每条染色体代表一个不同的候选解)，用一段时间来培养适应性最强的个体，让它们进化。
(3)在此期间，染色体的某些位置应加入少量变异。
(4)经过许多代后，遗传算法会收敛到一个解，但遗传算法可以我不能保证解决方案。如果有解决办法，那就赢了不能保证最优解。但是，只要采用的方法正确，通常可以为遗传算法编译出运行良好的程序。
(5)遗传算法的最大优点是你不不需要知道如何解决一个问题，而只需要知道用什么方式编码可行解，以便遗传算法机制使用。
4.遗传算法中其他名词的解释
(1)杂交率：杂交率用于确定两条染色体局部交换产生两个新后代的概率。
(2)突变率：突变率是对染色体进行位突变操作的概率。
(3)旅行推销员问题：给定几个城市，旅行推销员必须决定最短的路线，这样他可以访问每个城市一次，然后返回他的出发点。
5.遗传算法的实现。
通常，代表可行解的染色体以某种方式编码。在操作开始时，首先创建一个发色团群体。创建初始群体后，开始以下一系列工作：
不断循环，直到找到解决方案。
1.检查每个染色体，看看它解决问题的能力如何，并相应地给它分配一个适应性分数。
2.从当前组中选出两名成员。被选中的概率与染色体的适应性成正比，适应度得分越高，被选中的概率越大。常用的方法是轮盘赌轮盘选择。
3.根据预设的交叉率，从每个选择的染色体的随机确定的点进行杂交。
4.根据预定的突变率，通过循环选择的染色体的位，相应的位被翻转成行。
5.重复步骤2、3和4，直到创建一个新组。结束循环
从算法的步骤1到步骤5的循环称为生成。这里的整个循环称为一个纪元。
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