遺傳演算法的基本步驟是什麼

遺傳演算法的基本步驟是：1、初始化；2、個別評估；3、選擇運算；4、交叉運算；5、變異運算，變異算子作用於群體；6、終止條件判斷。

遺傳演算法的基本步驟是：

（1）初始化：設定演化代數計數器t=0，設定最大進化代數T，隨機產生M個個體為初始群體P(0)。

（2）個體評估：計算群體P(t)中各個個體的適應度。 

（3）選擇運算：將選擇算符作用於群體。選擇的目的是把優化的個體直接遺傳到下一代或透過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。

（4）交叉運算：將交叉算子作用於群體。遺傳演算法中扮演核心角色的就是交叉算子。

（5）變異運算：將變異算子作用於群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。群體P(t)經過選擇、交叉、變異運算之後得到下一代群體P(t 1)。 

（6）終止條件判斷：若t=T,則以演化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最佳解輸出，終止計算。

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