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本节书摘来异步社区《Java遗传算法编程》一书中的第2章,第2.2节,作者: 【英】Lee Jacobson(雅各布森) , 【美】Burak Kanber(坎贝尔),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.2 基本遗传算法的伪代码基本遗传算法的伪代码如下: 1: generation = 0; 2: population[generation] = initializePopulation(populationSize); 3: evaluatePopulation(population[generation]); 3: While isTerminationConditionMet() == false do 4: parents = selectParents(population[generation]); 5: population[generation+1] = crossover(parents); 6: population[generation+1] = mutate(population[generation+1]); 7: evaluatePopulation(population[generation]); 8: generation++; 9: End loop;伪代码从创建遗传算法的初始种群开始。然后,对这个群体进行评估,求出其个体的适应度值。下一步,检查确定遗传算法的终止条件是否已经满足。如果未满足,遗传算法开始循环,种群经过第一轮的交叉和变异,然后重新评估。此后,持续进行交叉和变异,直到满足终止条件,遗传算法终止。 这段伪代码展示了遗传算法的基本过程,但我们有必要仔细查看每个步骤,充分了解如何创建一个令人满意的遗传算法。 |
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