编写与优化技巧 (编写与优化技术的区别)

一、引言

在软件开发领域，编写和优化是两个核心环节。
随着技术的发展，编写与优化技巧不断演变和进步。
本文将探讨编写与优化技巧的区别，帮助读者更好地理解这两个概念，并在实际项目中灵活运用。

二、编写的概念与技巧

编写是指将软件的需求转化为代码的过程，主要关注代码的可读性、可维护性和功能性。编写技巧包括以下几点：

1. 编码规范：遵循统一的编码规范，如命名规则、缩进、注释等，提高代码的可读性。
2. 模块化设计：将复杂问题分解为较小的模块，每个模块承担特定的功能，提高代码的可维护性。
3. 面向对象设计：采用面向对象的思想，将数据和操作封装在一起，增强代码的可扩展性和可复用性。
4. 错误处理：合理设计错误处理机制，确保程序在出现异常时能够正确响应。

三、优化的概念与技巧

优化是指在软件编写完成后，对软件性能、效率等方面进行调整和改进的过程。优化技巧主要包括以下几个方面：

1. 算法优化：针对特定的算法进行优化，提高算法的执行效率。
2. 数据结构优化：选择合适的数据结构，提高数据的存储和访问速度。
3. 性能监控：通过监控软件性能数据，识别性能瓶颈并进行优化。
4. 并发处理：在并发环境下，优化资源分配和线程调度，提高软件的并发性能。

四、编写与优化技巧的区别

1. 关注点不同：编写主要关注代码的功能性、可读性和可维护性，而优化则更关注软件性能、效率和响应速度等方面。
2. 时机不同：编写是软件开发的基础环节，通常在项目初期进行；而优化通常是在项目后期或者软件发布后进行。
3. 重点不同：编写技巧侧重于如何将需求转化为有效的代码，而优化技巧则侧重于如何通过调整和改进提高软件的性能。
4. 目标不同：编写的目标是实现软件功能，满足用户需求；优化的目标是提高软件性能，提升用户体验。

五、编写与优化在软件开发中的重要性

1. 提高开发效率：熟练的编写技巧可以大大提高开发效率，减少重复劳动和错误率；优化技巧则可以帮助开发者在关键时刻提升软件性能，提高用户满意度。
2. 提升软件质量：良好的编写规范可以提高代码的可读性和可维护性，方便其他开发者理解和接手项目；优化则可以提升软件的稳定性和响应速度，提升软件质量。
3. 增强竞争力：在竞争激烈的软件市场中，拥有高效的编写和优化技巧可以帮助开发者快速响应市场需求，提供高性能、高质量的软件产品，增强市场竞争力。

六、结论

编写与优化是软件开发过程中的两个重要环节。
编写主要关注代码的功能性、可读性和可维护性，而优化则更关注软件性能、效率和响应速度等方面。
掌握编写与优化技巧对于提高开发效率、提升软件质量和增强市场竞争力具有重要意义。
在实际项目中，开发者需要根据项目需求和目标，灵活运用编写和优化技巧，确保软件项目的顺利完成。

什么是网站代码优化？

所谓网站代码优化是指对程序代码进行等价（指不改变程序的运行结果）变换。 程序代码可以是中间代码（如四元式代码），也可以是目标代码。 等价的含义是使得变换后的代码运行结果与变换前代码运行结果相同。 优化的含义是最终生成的目标代码短（运行时间更短、占用空间更小），时空效率优化。 原则上，优化可以再编译的各个阶段进行，但最主要的一类是对中间代码进行优化，这类优化不依赖于具体的计算机。 要记住的要点：一. 尽量采用div+css布局您的页面，div+css布局的好处是让搜索引擎爬虫能够更顺利的、更快的、更友好的爬完您的页面;div+css布局还可以大量缩减网页大小，提高浏览的速度，使得代码更简洁、流畅、更容易放置更多内容。 二. 尽量缩减您的页面大小，因为搜索引擎爬虫每次爬行您的站点时，存储数据的容量有限，一般建议100KB以下，越小越好，但不能小于5KB。 网页大小减少还有一个好处，能够促使您的站点形成巨大的内部链接网。 三. 尽量少用无用的图片和flash。 内容索引所派出的搜索引擎爬虫，不认识图片，只能根据图片“ALT,TITLE”等属性的内容判断图片的内容。 对于flash搜索引擎爬虫更是视而不见。 四. 尽量满足w3c标准，网页代码的编写满足W3C标准，能够提升网站和搜索引擎的友好度，因为搜索引擎收录标准，排名算法，都是在W3C标准的基础上开发的。 五. 尽量更深层次套用标签h1、h2、h3、h4、h5…..，让搜索引擎能够分辨清晰网页那一块很重要，那一块次之。 六. 尽量少用JS，JS代码全部用外部调用文件封装。 搜索引擎不喜欢JS，影响网站的友好度指数。 七. 尽量不使用表格布局，因为搜索引擎对表格布局嵌套3层以内的内容懒的去抓取。 搜索引擎爬虫有时候也是比较懒的，望各位一定要保持代码和内容在3层以内。 八. 尽量不让CSS分散在HTML标记里，尽量封装到外部调用文件。 如果CSS出现在HTML标记里，搜索引擎爬虫就要分散注意力去关注这些对优化没有任何意义的东西，所以建议封装到专用CSS文件中。 九.清理废品代码，要把代码编辑环境下敲击键盘上的空格键所产生的符号；把一些默认属性代码，不会影响显示的代码；注释语句如果对代码可读性没有太大影响，清理这些废品代码，会减少不少的空间。

教学设计与教案编写的区别和联系

从定义上看： 教案是教师为顺利而有效地开展教学活动，根据教学大纲 和教科书要求及学生的实际情况，以课时或课题为单位设计，又叫课时计划，包括教学纲要和教学活动安排，教学方法的具体应用和各种组成部分的时间分配等。 教学设计是将学和教的原理转化成教学材料和教学活动的方案的系统化过程，是一种教学问题求解，侧重与问题求解中方案的寻找和决策的过程；是为了促进学生学习和发展而设计的解决教与学问题的一套系统化程序，包括宏观设计和微观设计，主要是运用系统方法分析、解决教学问题，以优化教学效果为目的，以传播理论、学习理论和教学理论为理论基础，具有很强的理论性、科学性、再现性和操作性。 从对应层次上看： 教学设计把整个具有动态复杂关系的教学系统作为它的研究对象，显示出“宏观性”，所以教学设计的范围大到一个学科、一门课程，小到一堂课、一个问题的解决。 目前的教学组织是以课堂教学为主，所以课堂教学设计是教学设计中运用最多的一个层次。 教案对应的范围非常集中，需要表现为鲜明的“微观性”，就是教学的内容文本辅助老师自己上课用的。 从研究范围上讲教案只是教学设计的一个重要内容，因此教学设计与教案的层次关系是不完全对等的。 从理念上看： 编写传统教案应秉持以“课堂、教师、教材”为中心的传统教学理念，其核心目的是帮助教师把握好教学内容并把课讲好。 教案的编写就很重视对学生进行封闭式的知识传授和技能训练，突出教师的主导地位，却对学生的主体地位未能予以应有的注重，这就造成学生虽然学到了基本知识和基本技能，但是往往缺乏发现问题、分析问题和解决问题的能力。 编写教学设计方案应秉持以人为本、基于学习与知识创新的“学习者中心”教学理念。 教学设计就不仅重视教师的教，更重视学生的学，要给学生留出自主性、生成性学习的空间，以怎样使学生学得更好、取得更好的学习效果为核心目的。 从构成上看： 教案一般包括教学目的、教学重点、教学难点、教学方法、教学工具、教学时间、教学内容和步骤( 教学进程) 以及教学后记等构成元素，这其中就包含了组织教学、复习、新授、练习巩固、布置作业等五个大致环节。 教学设计可以包括教学目标的制定、学习者有关的分析、教学内容的分析与组织、教学策略与媒体的运用、教学的评价等构成元素。 对比两者的构成因素，会发现对学习者的有关分析是传统的教案所忽略、而教学设计不可少的。 另外，两者的其他构成元素即使看似相通相类，其实是不尽相同的。 1．“教学目的”和“教学目标”: 教案用“教学目的”，是由教学大纲确定了的，它规定了教学任务的上限，教师没有发挥创造的余地，以教师为阐述主体，体现的是教师的主导作用。 教学设计用“教学目标”，根据课程标准来灵活制定的，设定了教学任务的下限，教师和学生都有较大的创造发挥余地; “教学目标”以学生为阐述主体，强调知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的有机统一。 2．“教学重点难点”和“教学内容分析”: 教案是基于“教材中心”的，教师的任务就是“教材”，“教学重点难点”也主要由教学大纲来明示，缺乏适宜的针对性。 教学设计是基于“学习者中心”的，学生的学习问题就是教学设计者应当解决的根本的教学问题，教师的任务只是“用教材”为学生服务，因而“教学内容的分析”以及教学重点难点，必须结合学习者进行分析，强调一定的系统性、连续性，尤其是适宜的针对性。 3．“教学工具”和“教学媒体”: 教案需要的教学工具比较简易，主要是黑板、粉笔、挂图、标本、模型等，信息承载和发布功能比较有限。 教学设计可选的媒体大为先进，包括幻灯机、投影仪、计算机等，扩大课堂信息容量，提高学生学习兴趣，它可以与传统教学手段配合使用。 4．“教学方法”和“教学策略”: 教案可以选用的教学方法基本上是教师为实现既定教学目的、完成既定教学任务而安排的行为方式。 教学设计为实现“三维目标”，在借鉴传统教案教学方法的基础上，侧重学法指导、情境创设、问题引导、媒体使用、反馈调控等教学策略，更注重教学的动态生成性和即时灵动性。 5．“教学步骤”和“教学过程设计”: 这分别是传统教案和现代教学设计的重心所在。 教案的“教学步骤”强调预设的程序，体现了教师对课堂教学的精心准备和周密安排，但也会带来僵化和苛细的弊端，不利于教学过程中即时即景的灵活创新。 教学设计则大大淡化了传统教案的程式性和繁琐性，“教学过程设计”往往只是一个教学构想，充分尊重了教师教学的创造性和学生学习的自主性。 6．“教学后记”和“教学评价”: 教案的“教学后记”的内容没有严格要求，和教案本体的关系较为疏松，经常在教案编写的实际中被教师所忽略。 教学设计的“教学评价”则是其三个基本程序之一，占有不可或缺的比重。 教学设计的教学评价则要同时从三个侧面看教学目标的达成程度，强调为学生的终身可持续发展奠定基础。

什么是遗传？（要详细的资料和图片解说）

摘要遗传是指经由基因的传递，使后代获得亲代的特征。 遗传学是研究此一现象的学科，目前已知地球上现存的生命主要是以DNA作为遗传物质。 除了遗传之外，决定生物特征的因素还有环境，以及环境与遗传的交互作用。 [编辑本段]特点遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，主要有以下特点：[1]1、 遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。 传统的优化算法往往直接决策变量的实际植本身，而遗传算法处理决策变量的某种编码形式，使得我们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念，可以模仿自然界生物的遗传和进化机理，也使得我们能够方便的应用遗传操作算子。 2、 遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其它辅助信息。 3、 遗传算法使用多个点的搜索信息，具有隐含并行性。 4、 遗传算法使用概率搜索技术，而非确定性规则。 [编辑本段]应用由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算是不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学，下面我们将介绍遗传算法的一些主要应用领域：1、 函数优化。 函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。 对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。 遗传与生育2、 组合优化随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧增大，有时在目前的计算上用枚举法很难求出最优解。 对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。 实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。 例如遗传算法已经在求解旅行商问题、 背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。 此外，GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。 [编辑本段]现状进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。 尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。 此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。 遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。 儿童孤独症可能来自遗传随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。 这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。 二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。 三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。 这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。 四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。 所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用，五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合。 EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的只能计算方法，即同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。 目前，这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。 1991年在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子（Adjacency based crossover），这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉，并将其应用到了TSP问题中，通过实验对其进行了验证。 等提出了随即迭代遗传爬山法（Stochastic Iterated Genetic Hill-climbing，SIGH）采用了一种复杂的概率选举机制，此机制中由m个“投票者”来共同决定新个体的值（m表示群体的大小）。 实验结果表明，SIGH与单点交叉、均匀交叉的神经遗传算法相比，所测试的六个函数中有四个表现出更好的性能，而且总体来讲，SIGH比现存的许多算法在求解速度方面更有竞争力。 和将遗传算法与单一方法（simplex method）结合起来，形成了一种叫单一操作的多亲交叉算子（simplex crossover），该算子在根据两个母体以及一个额外的个体产生新个体，事实上他的交叉结果与对三个个体用选举交叉产生的结果一致。 同时，文献还将三者交叉算子与点交叉、均匀交叉做了比较，结果表明，三者交叉算子比其余两个有更好的性能。 国内也有不少的专家和学者对遗传算法的交叉算子进行改进。 2002年，戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想，对不同种群基于不同的遗传策略，如变异概率，不同的变异算子等来搜索变量空间，并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题2004年，赵宏立等针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象，提出了一种用基因块编码的并行遗传算法（Building-block Coded Parallel GA，BCPGA）。 该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架，在染色体群体中识别出可能的基因块，然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码，产生长度较短的染色体，在用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体。 2005年，江雷等针对并行遗传算法求解TSP问题,探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化。 [编辑本段]一般算法遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。 它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存＋检测”的迭代过程的搜索算法。 遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。 其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。 作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。 遗传算法是基于生物学的，理解或编程都不太难。 下面是遗传算法的一般算法：??[编辑本段]创建一个随机的初始状态??初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代，这和符号人工智能系统的情况不一样，在那里问题的初始状态已经给定了。 ??评估适应度??对每一个解(染色体)指定一个适应度的值，根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。 不要把这些“解”与问题的“答案”混为一谈，可以把它理解成为要得到答案，系统可能需要利用的那些特性。 ??繁殖(包括子代突变)??带有较高适应度值的那些染色体更可能产生后代(后代产生后也将发生突变)。 后代是父母的产物，他们由来自父母的基因结合而成，这个过程被称为“杂交”。 ??下一代??如果新的一代包含一个解，能产生一个充分接近或等于期望答案的输出，那么问题就已经解决了。 如果情况并非如此，新的一代将重复他们父母所进行的繁衍过程，一代一代演化下去，直到达到期望的解为止。 ??并行计算??非常容易将遗传算法用到并行计算和群集环境中。 一种方法是直接把每个节点当成一个并行的种群看待。 然后有机体根据不同的繁殖方法从一个节点迁移到另一个节点。 另一种方法是“农场主/劳工”体系结构，指定一个节点为“农场主”节点，负责选择有机体和分派适应度的值，另外的节点作为“劳工”节点，负责重新组合、变异和适应度函数的评估。 [编辑本段]遗传算法-基本框架1 GA的流程图GA的流程图如下图所示2 编码遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。 这一转换操作就叫做编码，也可以称作(问题的)表示(representation)。 评估编码策略常采用以下3个规范:a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。 b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。 c)非冗余性(nonredundancy):染色体和候选解一一对应。 目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编码等。 而二进值编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。 即是由二进值字符集{0, 1}产生通常的0, 1字符串来表示问题空间的候选解。 它具有以下特点:a)简单易行；b)符合最小字符集编码原则；c)便于用模式定理进行分析，因为模式定理就是以基础的。 3 适应度函数进化论中的适应度，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概率，所以适应度函数的值要取正值.由此可见，在不少场合，将目标函数映射成求最大值形式且函数值非负的适应度函数是必要的。 适应度函数的设计主要满足以下条件：a）单值、连续、非负、最大化；b) 合理、一致性；c）计算量小；d）通用性强。 在具体应用中，适应度函数的设计要结合求解问题本身的要求而定。 适应度函数设计直接影响到遗传算法的性能。 4 初始群体的选取遗传算法中初始群体中的个体是随机产生的。 一般来讲，初始群体的设定可采取如下的策略:a)根据问题固有知识，设法把握最优解所占空间在整个问题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设定初始群体。 b)先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加到初始群体中。 这种过程不断迭代，直到初始群体中个体数达到了预先确定的规模。 [编辑本段]遗传算法-遗传操作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，并逼进最优解。 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。 1 选择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，目前常用的选择算子有以下几种:适应度比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法、局部选择法。 其中轮盘赌选择法 （roulette wheel selection）是最简单也是最常用的选择方法。 在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。 设群体大小为n，其中个体i的适应度为，则i 被选择的概率,为显然，概率反映了个体i的适应度在整个群体的个体适应度总和中所占的比例.个体适应度越大。 其被选择的概率就越高、反之亦然。 计算出群体中各个个体的选择概率后，为了选择交配个体，需要进行多轮选择。 每一轮产生一个[0，1]之间均匀随机数，将该随机数作为选择指针来确定被选个体。 个体被选后，可随机地组成交配对，以供后面的交叉操作。 2 交叉在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。 同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的交叉算子。 所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。 通过交叉，遗传算法的搜索能力得以飞跃提高。 交叉算子根据交叉率将种群中的两个个体随机地交换某些基因，能够产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。 根据编码表示方法的不同，可以有以下的算法：a)实值重组（real valued recombination）1)离散重组（discrete recombination）；2)中间重组（intermediate recombination）；3)线性重组（linear recombination）；4)扩展线性重组（extended linear recombination）。 b)二进制交叉（binary valued crossover）1)单点交叉（single-point crossover）；2)多点交叉（multiple-point crossover）；3)均匀交叉（uniform crossover）；4)洗牌交叉（shuffle crossover）；5)缩小代理交叉（crossover with reduced surrogate）。 最常用的交叉算子为单点交叉(one-point crossover)。 具体操作是:在个体串中随机设定一个交叉点，实行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。 下面给出了单点交叉的一个例子：个体A：1 0 0 1 ↑1 1 1 → 1 0 0 1 0 0 0 新个体个体B：0 0 1 1 ↑0 0 0 → 0 0 1 1 1 1 1 新个体3 变异变异算子的基本内容是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。 依据个体编码表示方法的不同，可以有以下的算法：a)实值变异；b)二进制变异。 一般来说，变异算子操作的基本步骤如下:a)对群中所有个体以事先设定的编译概率判断是否进行变异；b)对进行变异的个体随机选择变异位进行变异。 遗传算法导引入变异的目的有两个:一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力。 当遗传算法通过交叉算子已接近最优解邻域时，利用变异算子的这种局部随机搜索能力可以加速向最优解收敛。 显然，此种情况下的变异概率应取较小值，否则接近最优解的积木块会因变异而遭到破坏。 二是使遗传算法可维持群体多样性，以防止出现未成熟收敛现象。 此时收敛概率应取较大值。 遗传算法中，交叉算子因其全局搜索能力而作为主要算子，变异算子因其局部搜索能力而作为辅助算子。 遗传算法通过交叉和变异这对相互配合又相互竞争的操作而使其具备兼顾全局和局部的均衡搜索能力。 所谓相互配合.是指当群体在进化中陷于搜索空间中某个超平面而仅靠交叉不能摆脱时，通过变异操作可有助于这种摆脱。 所谓相互竞争，是指当通过交叉已形成所期望的积木块时，变异操作有可能破坏这些积木块。 如何有效地配合使用交叉和变异操作，是目前遗传算法的一个重要研究内容。 基本变异算子是指对群体中的个体码串随机挑选一个或多个基因座并对这些基因座的基因值做变动(以变异概率P.做变动)，(0，1)二值码串中的基本变异操作如下:基因位下方标有*号的基因发生变异。 变异率的选取一般受种群大小、染色体长度等因素的影响，通常选取很小的值，一般取0.001－0.1。 终止条件当最优个体的适应度达到给定的阀值，或者最优个体的适应度和群体适应度不再上升时，或者迭代次数达到预设的代数时，算法终止。 预设的代数一般设置为100-500代。 [编辑本段]遗传算法-求解算法的特点分析遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法，在各类结构对象的优化过程中显示出明显的优势。 与传统的搜索方法相比，遗传算法具有如下特点：a)搜索过程不直接作用在变量上，而是在参数集进行了编码的个体。 此编码操作，使得遗传算法可直接对结构对象（集合、序列、矩阵、树、图、链和表）进行操作。 b)搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采用同时处理群体中多个个体的方法，降低了陷入局部最优解的可能性，并易于并行化。 c)采用概率的变迁规则来指导搜索方向，而不采用确定性搜索规则。 d)对搜索空间没有任何特殊要求（如连通性、凸性等），只利用适应性信息，不需要导数等其它辅助信息，适应范围更广。 [编辑本段]术语说明由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法，所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识，下面是我们将会用来的一些术语说明：一、染色体(Chronmosome)染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。 二、基因(Gene)基因是串中的元素，基因用于表示个体的特征。 例如有一个串S＝1011，则其中的1，0，1，1这4个元素分别称为基因。 它们的值称为等位基因(Alletes)。 三、基因地点(Locus)基因地点在算法中表示一个基因在串中的位置称为基因位置(Gene Position)，有时也简称基因位。 基因位置由串的左向右计算，例如在串 S＝1101 中，0的基因位置是3。 四、基因特征值(Gene Feature)在用串表示整数时，基因的特征值与二进制数的权一致；例如在串 S=1011 中，基因位置3中的1，它的基因特征值为2；基因位置1中的1，它的基因特征值为8。 五、适应度(Fitness)各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)。 为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能进行度量的函数，叫适应度函数. 这个函数是计算个体在群体中被使用的概率。 [编辑本段]参考资料1.《计算机教育》第10期 作者：王利2.遗传算法——理论、应用与软件实现 王小平、曹立明著3.同济大学计算机系 王小平编写的程序代码参考资料1. 中新网：英13岁少女患家族遗传怪病 满脸皱纹像老人，2010年01月27日