演化式學習的基礎— 基因演算法(GA) | 私立大學五星教授網

遺傳演算法(Genetic Algorithms , GAs)是一種應用自然界中淘汰 和演化的觀念所發展出的演化搜尋法。 遺傳演算法的理論乃根據1859 年達爾文的「進化論」所發展出的「物競天擇，適者生存」的演化及 淘汰的觀念。 所有物種，在自然的環境的考驗下，適應性強的物種逐 漸生存下來，而適應性差的便逐漸被淘汰。

基因演算法（英語：Genetic Algorithm，GA）是計算數學中用於解決最佳化的搜尋演算法，是進化演算法的一種。進化演算法最初是借鑑了進化生物學中的一些現象而發展起來的， ...

2021年8月28日 — 基因演算法（又叫遺傳演算法, 以下通稱GA）是啟發式演算法的入門，其目的為找到近似最佳解，優點為演算速度快、易上手，而缺點則為運算成本高、不保證最佳化， ...

2024年3月24日 — 而基因演算法即是模仿「生物演化」的方式，先挑選2個隨機解當父母，再分別切割出傳承染色體，再進行配對。以「物競天擇」之天然選擇概念，將優良基因衍生至下 ...

2019年9月3日 — 而遺傳演算法（Genetic Algorithm）或稱基因演算法，主要就是依據達爾文. 所提出的「物競天擇，適者生存，不適者淘汰」的生物演化法則而來。遺傳演算. 法經由 ...

2020年12月25日 — 遗传算法是通过代码模拟生命的过程，借鉴了进化、自然选择和通过基因传递成功特征的理念。算法模拟了高级有机繁殖中的减数分裂，我们不必精通遗传学才能 ...

遺傳演算法是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型。它的思想源於生物遺傳學和適者生存的自然規律，是具有“生存＋檢測”的迭代過程的搜索演算法。

簡單來說，基因演算法即是透過這種概念所發展，將求解問題的一個潛在解或參數用一個染色體來表示，藉由編碼將染色體轉成字串或數值等形式，而每個數值或字串代表染色體內的基因 ...