遗传算法流程图（遗传算法流程图怎么画）

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遗传算法流程图

种群与编码：在遗传算法开始时，会初始化一个种群，每个个体以编码的形式存在。染色体交换与基因突变：遗传算法通过个体间的染色体交换和基因突变来产生新的种群。适者生存：根据种群个体的适应度，选择是否能遗传到下一代种群。遗传算法的算法流程本节将展示遗传算法的具体算法流程。

y.position[ind] += sigma*np.random.randn(*ind.shape)表示更新待变异的基因位。

GA的基本框图如图4-2所示，其中变量GEN为当前代数：GA是一种借鉴自然选择和自然遗传机制的高度并行的、随机的自适应搜索算法。隐含并行性和对全局信息的有效利用能力是GA的两大显著特点，前者使GA只须检测少量的结构就能反映搜索空间的大量区域，后者使GA具有稳健性。

遗传算法的算法原理与流程图

种群与编码染色体交换与基因突变适者生存种群与编码：在遗传算法开始时，会初始化一个种群，每个个体以编码的形式存在。染色体交换与基因突变：遗传算法通过个体间的染色体交换和基因突变来产生新的种群。适者生存：根据种群个体的适应度，选择是否能遗传到下一代种群。

ind = np.argwhere(flag)表示找出flag为True的索引，即找出待变异的基因位，返回结果为ind=[[1]]。y.position[ind] += sigma*np.random.randn(*ind.shape)表示更新待变异的基因位。

遗传算法基本原理：遗传算法本质上是对染色体模式所进行的一系列运算，即通过选择算子将当前种群中的优良模式遗传到下一代种群中，利用交叉算子进行模式重组，利用变异算子进行模式突变。遗传算法的基本步骤如下：（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

在遗传算法中，我们首先定义问题的变量，并将问题转化为目标函数，以便算法可以最小化这个函数以找到最优解。目标函数通常表示为求解变量的集合，例如在这个例子中，我们有五个非负整数变量X1到X5，且它们的值小于10。

遗传算法的基本原理是：遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法，它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象，在利用遗传算法求解问题时，问题的每一个可能解都被编码成一个染色体，即个体，若干个个体构成了群体(所有可能解)。

优化算法笔记(二)优化算法的分类

再对优化算法分类之前，先介绍一下算法的模型，在笔记(一)中绘制了优化算法的流程，不过那是个较为简单的模型，此处的模型会更加复杂。上面说了优化算法有较大的相似性，这些相似性主要体现在算法的运行流程中。优化算法的求解过程可以看做是一个群体的生存过程。

常见的优化问题类型包括线性规划（LP）、二次规划（QP）、二阶锥规划（SOCP）和半定规划（SDP），它们之间存在递进的复杂度关系。课程中特别关注了低维多约束问题的解决策略，如线性规划中的Seidels算法。该算法通过逐步添加约束并降低问题维度，有效应对约束数量庞大的问题。

凸集（Convex set）基础定义：对于集合[公式]，[公式]，存在[公式]，那么集合[公式]是凸集。对于优化问题来说，如果定义域是凸集，那么意味优化迭代的时候可以大胆地沿着一个方向前进。如果撞到了集合边界，那就说明走到头了。然而，对于非凸集不是这样，因此就容易陷入局部极值。

复习笔记：梯度下降法的全局收敛与收敛速率在深入理解梯度下降算法的优化效果时，我们引入了强凸性和光滑性两个关键概念。这些附加条件帮助我们研究更特定的情况，确保推导更具有效性。首先，光滑性限制函数的陡峭程度，用Lipschitz条件定义，表示函数二阶导数的约束。

和线性规划中内点法的处境相同，二次规划的内点法的算法也是一个实操优秀，却没有理论保障的一个算法，它利用的也是主对偶（primal-dual）的一个思路。算法实现部分可以参考原始的slides。

Python实现基于遗传算法的排课优化

1、使用遗传算法进行优化的过程如下，与上一节的流程图过程相同。init_population ：随机初始化不同的种群。 mutate ：变异操作，随机对 Schedule 对象中的某个可改变属性在允许范围内进行随机加减。 crossover ：交叉操作，随机对两个对象交换不同位置的属性。 evolution ：启动GA算法进行优化。

2、至于能不能应用到排课系统中，我没做过不敢说能不能，不过遗传算法就是个优化算法，应该能用遗传算法，不过可能比较麻烦。

3、或者，可以使用启发式搜索方法，如遗传算法、模拟退火算法等，来在搜索过程中自动平衡各种约束条件和优化目标。这种方法的优点是可以在一定程度上避免陷入局部最优解，并找到更好的排课方案。然而，由于启发式搜索方法通常需要较长的计算时间，因此可能不适用于需要实时排课的情况。