46.2. �����㷨

�����㷨(GA)��һ������ʽ���Ż�����heuristic optimization method���� ����ͨ����ȷ��������������в����� �Ż�����Ŀ��ܵĽ�ļ��ϱ���Ϊ�����壨individuals����ɵ���Ⱥ��population���� һ����������Ļ�������Ӧ�̶������������ȣ�fitness����ʾ��

һ�������������ռ���IJ���������Ⱦɫ�壨chromosomes����ʾ�ģ� ʵ��������һ���ַ����� һ������ ��gene����Ⱦɫ���һ��Ƭ�Σ������DZ��Ż��ĵ��������ı��롣 ��һ������ĵ��͵ı�������������ƣ�binary����������integer����

ͨ������������̵����飨recombination���� ͻ�䣨mutation����ѡ��selection���ҵ���һ���������㣬 ���ǵ�ƽ��������Ҫ�����ǵ����Ⱥá�

���� comp.ai.genetic FAQ�����Dz�����ôǿ�� GA �ڽ��һ������ʱ���Ǵ���������������ݡ� GA ʹ������������ǽ�����Բ�������ģ���������ã���

Figure 46-1. �����㷨�Ľṹ����ͼ

P(t)t ʱ�̵ĸ���
P''(t)t ʱ�̵��Ӵ�

+=========================================+
|>>>>>>>>>>>  Algorithm GA  <<<<<<<<<<<<<<|
+=========================================+
| INITIALIZE t := 0                       |
+=========================================+
| INITIALIZE P(t)                         |
+=========================================+
| evalute FITNESS of P(t)                 |
+=========================================+
| while not STOPPING CRITERION do         |
|   +-------------------------------------+
|   | P'(t)  := RECOMBINATION{P(t)}       |
|   +-------------------------------------+
|   | P''(t) := MUTATION{P'(t)}           |
|   +-------------------------------------+
|   | P(t+1) := SELECTION{P''(t) + P(t)}  |
|   +-------------------------------------+
|   | evalute FITNESS of P''(t)           |
|   +-------------------------------------+
|   | t := t + 1                          |
+===+=====================================+