遗传算法的运算过程 遗传操作是模拟生物基因遗传的做法。在遗传算法中，通过编码组成初始群体e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333339666664后，遗传操作的任务就是对群体的个体按照它们对环境适应度(适应度评估)施加一定的操作，从而实现优胜劣汰的进化过程。从优化搜索的角度而言，遗传操作可使问题的解，一代又一代地优化，并逼近最优解。遗传操作包括以下三个基本遗传算子(genetic operator)：选择(selection)；交叉(crossover)；变异(mutation)。这三个遗传算子有如下特点：个体遗传算子的操作都是在随机扰动情况下进行的。因此，群体中个体向最优解迁移的规则是随机的。需要强调的是，这种随机化操作和传统的随机搜索方法是有区别的。遗传操作进行的高效有向的搜索而不是如一般随机搜索方法所进行的无向搜索。遗传操作的效果和上述三个遗传算子所取的操作概率，编码方法，群体大小，初始群体以及适应度函数的设定密切相关。从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作叫选择。选择算子有时又称为再生算子(reproduction operator)。选择的目的是把优化的个体(或解)直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
伴性遗传的基因频率如何计算？ 不论是不是伴性遗传都只计算基因的个数比如常染色体上的基因A与a，A的基因频率=A/（A+a）X染色体上的基因B与b，B的基因频率=B/（B+b）需要注意的是Y上没相应的基因
基因频率的计算方法 设二倍体2113生物个体的某一基因座上有两个5261等位基因A和a，假4102设种群中共有N个个体，而AA、1653Aa、aa三种基因型的个体数分别为n1、n2、n3，那么种群中A基因的频率和AA基因型的频率分别是：①A基因的频率=A基因的总数/（A基因的总数+a基因的总数）=(2n1+n2)/2N 或 n1/N+n2/2N②AA基因型的频率=AA基因型的个体数/该二倍体群体总数=n1/N。扩展资料：种群中某一基因位点上各种不同的基因频率之和以及各种基因型频率之和都等于1。对于一个种群来说，理想状态下种群基因频率在世代相传中保持稳定。然而在自然条件下却受基因突变、基因重组、自然选择、迁移和遗传漂变的影响，种群基因频率处于不断变化之中，使生物不断向前发展进化。因此，通过计算某种群的基因频率有利于理解该种群的进化情况。参考资料来源：-基因频率
