在使用遗传算法进行优化设计时，染色体中基因的变异和保持合理的种群密度都是为了保持群体的多样性，使算法能够跳出局部极值。但是不能让每个染色体都参与变异，这样会导致优秀的染色体无法保存下来。本文介绍一种决定染色体是否变异的算法，并介绍一种种群密度的计算和筛选方法。1、自适应变异算子自适应变异算子通过设置变异率与...

在文章《优化设计之遗传算法》中介绍了遗传算法的基本概念和程序编制流程，本文将通过一个具体的程序算例来详细介绍遗传算法的程序编写方法和计算流程。通过上文可以知道，通过遗传算法进行优化设计共分为五个主要的步骤：产生初始种群、进行个体评价、选择染色体、交叉染色体、变异染色体。下面介绍具体的实现方法，程序使用Python语言...

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是优化设计中常用的一个智能优化算法，它是通过模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局最优化概率搜索算法。遗传算法的基本运算过程如下：（1）对种群个体进行编码，生成初始种群，为保证优化收敛，需要规划群体中的个体数和最大进化代数；（2）根据评价规则对个体进行...