基本概念
遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。

它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。

GA的组成:
（1）编码（产生初始种群）
（2）适应度函数
（3）遗传算子（选择、交叉、变异）
（4）运行参数
编码
基因在一定能够意义上包含了它所代表的问题的解。

基因的编码方式有很多，这也取决于要解决的问题本身。

常见的编码方式有：
（1）二进制编码，基因用0或1表示（常用于解决01背包问题）
如：基因A：00100011010 (代表一个个体的染色体)
（2）互换编码（用于解决排序问题，如旅行商问题和调度问题）
如旅行商问题中，一串基因编码用来表示遍历的城市顺序，如：234517986，表示九个城市中，先经过城市2，再经过城市3，依此类推。

（3）树形编码（用于遗传规划中的演化编程或者表示）
如,问题：给定了很多组输入和输出。

请你为这些输入输出选择一个函数，使得这个函数把每个输入尽可能近地映射为输出。

编码方法：基因就是树形结构中的一些函数。

（4）值编码（二进制编码不好用时，解决复杂的数值问题）
在值编码中，每个基因就是一串取值。

这些取值可以是与问题有关任何值：整数，实数，字符或者其他一些更复杂的东西。

适应度函数
遗传算法对一个个体（解）的好坏用适应度函数值来评价，适应度函数值越大，解的质量越好。

适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力，也是进行自然选择的唯一标准，它的设计应结合求解问题本身的要求而定。

如TSP问题，遍历各城市路径之和越小越好，这样可以用可能的最大路径长度减去实际经过的路径长度，作为该问题的适应度函数。

遗传算子——选择
遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。

选择操作的任务就是按某种方法从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。

SGA（基本遗传算法）中采用轮盘赌选择方法。

轮盘赌选择又称比例选择算子，基本思想：各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。

设群体大小为n ，个体i 的适应度为Fi，则个体i 被选中遗传到下一代群体的概率为：
遗传算子——交叉
所谓交叉运算，是指对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。

交叉运算在GA中起关键作用，是产生新个体的主要方法。

1. 单交叉点法（用于二进制编码）
选择一个交叉点,子代在交叉点前面的基因从一个父代基因那里得到,后面的部分从另外一个父代基因那里得到。

如：交叉前：
00000|01110000000010000
11100|00000111111000101
交叉后：
00000|00000111111000101
11100|01110000000010000
2. 双交叉点法（用于二进制编码）
选择两个交叉点,子代基因在两个交叉点间部分来自一个父代基因,其余部分来自于另外一个父代基因.
如：交叉前：
01 |0010| 11
11 |0111| 01
交叉后：
11 |0010| 01
01 |0111| 11
3. 基于“ 与/或”交叉法（用于二进制编码）
对父代按位"与”逻辑运算产生一子代A;按位”或”逻辑运算产生另一子代B。

该交叉策略在解背包问题中效果较好 .
如：交叉前：
01001011
11011101
交叉后：
01001001
11011111
4. 单交叉点法（用于互换编码）。