企口硬木地板厂家对适应度函数的请求

企口硬木地板厂家对适应度函数的要求是，对于输入能够计算出可以进行比较的输出。遗传算法的这一特点大地拓宽了其应用范围，使之可以广泛应用于优化问题的目标函数不可微、不连续、非规则、其复杂或无解析表达式等情形4）遗传算法不是采用确定性规则·而是采用概率的变迁規则来指导它的搜索方向。遗传算法执行选择、交叉、变异等类似生物进化过程的简单随机操作，具有强的鲁棒性。需要指出，遗传算法仅仅是把概率作为一种工具来引导其搜索过程朝着搜索空间的更优解区域移动。尽管局部地看起来它是一种盲目的搜索方法，但在整体上有明确的搜索方向4.2.2遗传算法的实现技术遗传算法的实现涉及参数编码、初始群体、适应度函数、遗传操作和控制参数等五个素的选择和设计。

每个要素对应不同的环境有相应的设计策略和方法，而不同的策略和方法决定了相应的遗传算法具有不同的性能或特征遗传算法不能直接处理问题空间的参数，把这些参数转换成遗传空间的由按定结构组成的染色体或个体，这一转换操作就成为编码大多数问题都可以采用呈一维排列的染色体表现形式，元其是基于（0,1}符号集的二值编码形式。编码的策略或方法直接影响遗传操作特别是交叉操作的设计与功能。企口硬木地板厂家在很多情况下，编码形式也决定了交叉操作、编码策略和交又策略是互为依存的在编码时，我们需要将问题空间转换为GA空间。问题空间是指表现型个体（的候选解）的，GA空间是指型个体（染色体）的。

问题空间可以根据不同问题千变万化，而GA空间则常常是某个“标准”空间，例如由{0.1}符号向量组成的由问题空间向GA空间的映射（即由表现型向型的映射）成为编码Coding）。而由GA空间向问题空间的逆映射（即由型向表现型的逆映射）成为译码（Decoding）。常用的编码技术有一维染色体编码、多参数映射編码和长度可变染色体编码。一维染色体编码是指问题空间的参数映射到GA空间后，其相应的呈一维排列构成染色体向量。一维染色体编码中常用的符号集是二值符号集{0,1}，基于此符号集的个体呈二值码串。染色体向量的每个位置成为座，每个位置上的符号成为在优化问题求解中经常会碰到多参数优化问题。企口硬木地板厂家对这类问题，遗传算法常采用多参数映射编码。其基本思想是把每个参数行二值编码得到子串，再把这些子串连成一个完整的染色体。根据各参数不同的数量级或精度要求，相应的各子串可用不同的串长度在自然界生物进化过程中，染色体的长度并不总是固定不变的。