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文档简介

1、第二章是遗传算法的实数编码技术。主要内容有：均匀随机数的产生。标准实数编码遗传算法的七个实现步骤。改进的实数编码遗传算法的八个实现步骤周郁莨邮箱：ZYL QQ:40325660，生物进化的发生需要基本条件：1)有一个由多个生物个体组成的种群；2)生物个体之间存在差异，或者种群具有多样性；3)生物能够自我繁殖；4)不同的个体具有不同的环境生存能力，基因结构优良的个体具有较强的繁殖能力，反之亦然。5)有竞争！生物种群的进化机制包括三种基本形式：1)自然选择，2)杂交和3)突变。此外，生物体的外部评价反映了生物体的生存价值和机会。适应度17，模拟生物进化特征的遗传算法(综述)，标准遗传算法(综述)，

2、遗传算法的六个基本要素：1)参数编码；2)设定初始种群；3)适应度函数的设计；4)遗传算子设计；5)设置控制参数6)迭代终止条件，遗传算法的基本术语(综述)，个体：遗传算法处理的基本对象和结构。人口：个体的集合。位串：个体的代表。对应于遗传学中的染色体基因：位串中的一个元素，代表不同的特征。与生物学中遗传物质的单位相对应，遗传信息被翻译成DNA序列形式的代码。基因座：基因在染色体中的位置。主要参考书水资源系统工程在金菊亮、丁静撰写的水资源系统工程全文中免费下载。近年来，中文论文以遗传算法(关键词)为题发表。遗传算法的商业应用。均匀随机数的生成随机变量定义的关键是：基本空间：随机实验的所有可能结

3、果(称为基本事件)构成一个基本空间概率分布：基本空间中的每个点，即每个基本事件在实轴上都有一个点与之对应，即随机变量的概率分布反映了随机变量在基本空间中的取值规律。特征：随机性和不确定性类型：离散和连续数字特征：均值、方差、均匀随机数的产生：随机变量的累积分布服从均匀分布。如果随机变量X的分布函数是Y=F(x)=P(Xx)，那么Y也是随机变量，它的取值范围是0，1。设G(Y)为其累积分布函数，且有G(y) P(Yy) P(Y=F(x)y) P(X F-1(y) )y，这显然具有Y的概率密度函数，而其他分布随机数生成变换方法和替代方法都是基于0，1均匀分布随机数u，区间b上的均匀随机数(常用):Uaba(ba)u连续随机变量分布函数的显式表达式(逆变换方法)， 例如：指数分布f(x)=e- x分布函数F(x)=1e- x使F(x)=1e- xu x1/lnu，线性同

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