R语言怎么实现遗传算法
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什么是遗传算法？
遗传算法的实现
1、编码
遗传算法的编码有浮点编码和二进制编码两种，我们介绍二进制编码规则（因为二进制编码方便染色体进行遗传、变异和突变等操作）。设某个参数的取值范围为 （L，U），使用长度为k的二进制编码表示该参数，则此时的对应关系为：
2、解码
解码的目的是为了将不直观的二进制数据还原成十进制。个体的二进制编码对应的解码公式如下所示
遗传算法的编码和解码过程在宏观上可以对应生物的基因型和表现型，微观上可以对应基因的转录和翻译。
3、交配
"交配运算"是使用单点或多点进行交叉的算子。首先随机产生一个或多个交配点的位置，然后两个个体在交配点互换部分基因编码从而形成子个体。例如，染色体S1=0100101和染色体S2=1010010交换后三位的基因，则会形成两个子个体S3=0100010和S4=1010101
4、突变
"突变运算"是使用基本的位运算进行基因突变。为了避免算法在迭代过程中种群过早收敛，对于二进制的基因编码组成的个体种群，实行基因码的小几率翻转。例如染色体S=1101101，将其第四位上的1变成0得到S'=1100101，S'可以看做原染色体通过变异产生的子染色体。
进化论中的适应度，是表示某一个体对环境的适应能力，也表示该个体繁殖后代的能力。遗传算法的适应度函数也叫评价函数，是用来判断群体中的个体的优劣程度的指标，它是根据所求问题的目标函数来进行评估的。
遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息，仅用评估函数来评估个体或解的优劣，并作为以后进行遗传操作的依据。由于遗传算法中，适应度函数要比较排序并在此基础上计算选择该利率，所以适应度函数的值要取正值。
6、复制
若个体适应度高，则被选取的几率大，它的基因在种群中扩散的概率就会比较大。个体复制几率比较小的个体，在遗传的过程中会逐渐被淘汰。
伪代码实现：
#染色体的类class Chrom:chrom = []fitness = 0def showChrom(self):print(self.chrom)def showFitness(self):print(self.fitness)#基础参数N = 200 #种群内个体数目mut = 0.2 #突变概率acr = 0.2 #交叉概率pop = {} #存储染色体的字典for i in range(N):pop['chrom'+str(i)] = Chrom()chromNodes = 2 #染色体节点数（变量个数）iterNum = 10000 #迭代次数chromRange = [[0, 10], [0, 10]] #染色体范围aveFitnessList = [] #平均适应度bestFitnessList = [] #最优适应度#初始染色体pop = Genetic.initialize(pop, chromNodes, chromRange)pop = Fitness.calFitness(pop) #计算适应度bestChrom = Genetic.findBest(pop) #寻找最优染色体bestFitnessList.append(bestChrom[1]) #将当前最优适应度压入列表中aveFitnessList.append(Genetic.calAveFitness(pop, N)) #计算并存储平均适应度#开始迭代for t in range(iterNum):#染色体突变pop = Genetic.mutChrom(pop, mut, chromNodes, bestChrom, chromRange)#染色体交换pop = Genetic.acrChrom(pop, acr, chromNodes)#寻找最优nowBestChrom = Genetic.findBest(pop)#比较前一个时间的最优和现在的最优bestChrom = Genetic.compareChrom(nowBestChrom, bestChrom)#寻找与替换最劣worseChrom = Genetic.findWorse(pop)pop[worseChrom[0]].chrom = pop[bestChrom[0]].chrom.copy()pop[worseChrom[0]].fitness = pop[bestChrom[0]].fitness#存储最优与平均bestFitnessList.append(bestChrom[1])aveFitnessList.append(Genetic.calAveFitness(pop, N))
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