1. 概述
本系列旨在解释遗传算法的概念。遗传算法的设计灵感来源于自然界的进化过程，通过选择、重组和突变等机制来寻找问题的解决方案。
我们首先从最简单的二进制遗传算法示例入手，逐步讲解其工作原理。
2. 遗传算法的工作原理
遗传算法是进化计算的一部分，这是一种快速发展的人工智能领域。
算法从一组称为种群的解（由个体表示）开始。通过比较新旧种群的性能，旧种群的部分解会被用于形成新的种群，期望新种群的性能优于旧种群。
个体被选中以形成新解（后代）的过程依据它们的适应度进行——越适合的个体，繁殖的机会越大。
3. 二进制遗传算法
让我们来看看简单遗传算法的基本流程。
3.1. 初始化
在初始化步骤中，我们随机生成一个作为初始解决方案的种群。首先，我们需要确定种群的大小以及我们期望得到的最终解：
SimpleGeneticAlgorithm.runAlgorithm(50,
"1011000100000100010000100000100111001000000100000100000000001111");
在这个例子中，种群大小为50，正确解由我们可以随时改变的二进制位串表示。
接下来，我们将保存期望的解，并创建一个随机种群：
setSolution(solution);
Population myPop = new Population(populationSize, true);
现在我们准备好运行程序的主要循环。
3.2. 适应度评估
在程序的主要循环中，我们将根据适应度函数评估每个个体（换句话说，个体越优秀，适应度函数值越高）：
while (myPop.getFittest().getFitness() < getMaxFitness()) {
System.out.println(
"Generation: " + generationCount
+ " Correct genes found: " + myPop.getFittest().getFitness());
myPop = evolvePopulation(myPop);
generationCount++;
}
首先，我们来解释如何找到最适个体：
public int getFitness(Individual individual) {
int fitness = 0;
for (int i = 0; i < individual.getDefaultGeneLength()
&& i < solution.length; i++) {
if (individual.getSingleGene(i) == solution[i]) {
fitness++;
}
}
return fitness;
}
如图所示，我们逐位比较两个个体。如果没有找到完美解，就需要进行下一步，即种群的进化。
3.3. 后代
在这个阶段，我们需要创建一个新的种群。首先，需要根据适应度从种群中选择两个父代个体。值得注意的是，让当前世代的最佳个体无变异地传递到下一代是有益的，这被称为精英策略：
if (elitism) {
newPopulation.getIndividuals().add(0, pop.getFittest());
elitismOffset = 1;
} else {
elitismOffset = 0;
}
为了选择两个最佳个体，我们将应用锦标赛选择策略：
private Individual tournamentSelection(Population pop) {
Population tournament = new Population(tournamentSize, false);
for (int i = 0; i < tournamentSize; i++) {
int randomId = (int) (Math.random() * pop.getIndividuals().size());
tournament.getIndividuals().add(i, pop.getIndividual(randomId));
}
Individual fittest = tournament.getFittest();
return fittest;
}
每场锦标赛的获胜者（适应度最高的个体）将进入下一阶段，即交叉：
private Individual crossover(Individual indiv1, Individual indiv2) {
Individual newSol = new Individual();
for (int i = 0; i < newSol.getDefaultGeneLength(); i++) {
if (Math.random() <= uniformRate) {
newSol.setSingleGene(i, indiv1.getSingleGene(i));
} else {
newSol.setSingleGene(i, indiv2.getSingleGene(i));
}
}
return newSol;
}
在交叉过程中，我们在随机选择的位置上交换所选个体的位。整个过程在以下循环中执行：
for (int i = elitismOffset; i < pop.getIndividuals().size(); i++) {
Individual indiv1 = tournamentSelection(pop);
Individual indiv2 = tournamentSelection(pop);
Individual newIndiv = crossover(indiv1, indiv2);
newPopulation.getIndividuals().add(i, newIndiv);
}
可见，交叉后，我们将新的后代放入新的种群中，这一步称为接受。
最后，可以执行突变。突变用于保持种群从一代到下一代的遗传多样性。我们使用了位翻转类型的突变，其中随机位被简单地反转：
private void mutate(Individual indiv) {
for (int i = 0; i < indiv.getDefaultGeneLength(); i++) {
if (Math.random() <= mutationRate) {
byte gene = (byte) Math.round(Math.random());
indiv.setSingleGene(i, gene);
}
}
}
关于所有类型的交叉和突变的详细描述，请参考这篇教程。
我们重复3.2和3.3小节的步骤，直到达到终止条件，例如找到最佳解。
4. 小贴士与技巧
为了实现高效的遗传算法，我们需要调整一组参数。这部分将给出一些基本的建议，帮助你从最重要的参数开始：
- 交叉率 - 应该很高，约为80%-95%
- 突变率 - 应该非常低，大约在**0.5%-1%**。
- 种群大小 - 良好的种群大小约为20-30，但对某些问题，50-100可能更好
- 选择 - 可以使用基本的轮盘赌选择，并结合精英主义概念
- 交叉和突变类型 - 取决于编码和问题
请注意，这些参数调整的推荐通常是基于遗传算法经验研究的结果，可能会因所解决的问题而有所不同。
5. 总结
本教程介绍了遗传算法的基础知识。无需事先了解该领域，只需要基本的计算机编程技能，你就可以学习遗传算法。
本教程中代码片段的完整源代码可以在GitHub项目中找到。
另外，我们使用了Lombok生成getter和setter。有关如何在IDE中正确配置它的文章，可以参考这篇文章。
欲了解更多遗传算法实例，请查看我们系列的其他文章：
- 如何设计遗传算法？（本文）
- 使用Java实现旅行商问题