如何用Python编程实现遗传算法？

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1. 基本概念+遗传算法（GA） 遗传算法是最早由美国学者Holland提出的一种基于自然界的适者生存优胜劣汰基本法则的智能搜索算法。它生动地描述了生物进化过程中的自然选择过程。

1、基本概念

遗传算法（GA）是最早由美国Holland教授提出的一种基于自然界的“适者生存，优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。该法则很好地诠释了生物进化的自然选择过程。遗传算法也是借鉴该基本法则，通过基于种群的思想，将问题的解通过编码的方式转化为种群中的个体，并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算子模拟生物的进化过程，然后利用“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的个体构成子种群，然后让子种群重复类似的进化过程，直到找到问题的最优解或者到达一定的进化（运算）时间。

基因：在GA算法中，基因代表了具体问题解的一个决策变量，问题解和染色体中基因的对应关系如下所示：

种群：多个个体即组成一个种群。GA算法中，一个问题的多组解即构成了问题的解的种群。

2、主要步骤

GA算法的基本步骤如下：

Step 1. 种群初始化。选择一种编码方案然后在解空间内通过随机生成的方式初始化一定数量的个体构成GA的种群。

Step 2. 评估种群。