1. 遗传算法流程

一点说明：
在遗传算法中，将nnn维决策向量X\bf{X}X=[x1,x2,...,xn]T=[x_1,x_2,...,x_n]^T=[x1,x2,...,xn]T用nnn个记号Xi(i=1,2,...,n)X_i(i=1,2,...,n)Xi(i=1,2,...,n)所组成的符号串XXX来表示：
X=X1X2...Xn⇒X=[x1,x2,...,xn]T\boldsymbol{X}=X_1X_2...X_n\Rightarrow\boldsymbol{X}=[x_1,x_2,...,x_n]^TX=X1X2...Xn⇒X=[x1,x2,...,xn]T
把每一个XiX_iXi看作一个遗传基因，它的所有可能取值就称为等位基因，这样X\boldsymbol{X}X就可看作由nnn个遗传基因所组成的一个染色体。
遗传算法流程图如下所示：

具体步骤如下：
（1）初始化。设置进化迭代计数器g=0g=0g=0，设置最大进化代数GGG，随机生成NpN_pNp个个体作为初始群体P(0)P(0)P(0)。
（2）个体评价。计算群体P(t)P(t)P(t)中各个个体的适应度。
（3）选择运算。将选择算子作用于群体，根据个体的适应度，按照一定的规则或方法，选择一些优良个体遗传到下一代群体。
（4）交叉运算。将交叉算子作用于群体，对选中的成对个体，以某一概率交换它们之间的部分染色体，产生新的染色体。
（5）变异运算。将变异算子作用于群体，对选中的个体，以某一概率改变某一个或一些基因值为其他的等位基因。
（6）循环操作。群体P(t)P(t)P(t)经过选择、交叉和变异运算之后得到下一代群体P(t+1)P(t+1)P(t+1).计算其适应度值，并根据适应度值进行排序，准备进行下一次遗传操作。
（7）终止条件判断：若g≤Gg\leq Gg≤G，则g=g+1g=g+1g=g+1，转到步骤（2）；若g>Gg>Gg>G，则此进化过程中所得到的具有最大适应度的个体作为最优解输出，终止计算。

2. 关键参数说明

群体规模NpN_pNp；
群体规模将影响遗传优化的最终结果以及遗传算法的执行效率。当群体规模NpN_pNp太小时，遗传优化性能一般不会太好。采用较大的群体规模可以减小遗传算法陷入局部最优解的机会，但较大的群体意味着计算复杂度较高。一般NpN_pNp取10−200.10-200.10−200.
交叉概率PcP_cPc；
交叉概率PcP_cPc控制着交叉操作被使用的频度。较大的交叉概率可以增强遗传算法开辟新的搜索区域的能力，但高性能的模式遭到破坏的可能性增大；若交叉概率太低，遗传算法搜索可能陷入迟钝状态。一般PcP_cPc取0.25−1.00.0.25-1.00.0.25−1.00.
变异概率PmP_mPm；
变异在遗传算法中属于辅助性的搜索操作，它的主要目的是保持群体的多样性。一般低频度的变异可防止群体中重要基因的可能丢失，高频度的变异将使遗传算法趋于纯粹的随机搜索。通常PmP_mPm取0.001−0.1.0.001-0.1.0.001−0.1.
遗传运算的终止进化代数GGG；
终止进化代数GGG是表示遗传算法运行结束条件的一个参数，它表示遗传算法运行到指定的进化代数之后就停止运行，并将当前群体中的最佳个体作为所求问题的最优解输出。一般视具体问题而定，GGG的取值可在100−1000100-1000100−1000之间。

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