英国遗传算法专业课程辅导

　　遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。通过本课程的学习，使学生了解遗传算法的生物学基础、特点、发展及应用;理解SGA、GA的一些基本及高级实现技术;掌握模式的概念和模式定理的含义;了解进行遗传算法评价的常用测试函数，SGA的收敛性分析;了解遗传算法在多领域中的应用。

　　同学们如果在遗传算法专业课程的学习中遇到任何问题，都可以和我们的留学生辅导老师进行在线一对一的教学辅导，老师在遗传算法专业学习辅导中有多年的教学经验，可以根据不同学生的基础情况来制定专属的辅导方案，下面我来简单的给同学们进行遗传算法学专业课程辅导中的一些知识点讲解。

　　一、遗传算法思想

　　首先初始化，包括种群的大小，编码的方案，遗传的代数，变异的概率，等等;然后进行选择操作;接着是将选择的个体进行交叉，;然后再进行选择，并将选择的个体进行变异;最后就是更新最优值了。

　　二、遗传算法优点

　　遗传算法是一种全局优化概率算法，主要的优点有：

　　1、遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜素过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线性的还是非线性的，离散的还是连续的都可处理。

　　2、进化算子的各态历经性使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素。

　　3、遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域独立的启发式，从而保证算法的有效性。

　　三、遗传算法缺点

　　1、早熟。

　　这是最大的缺点，即算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解。

　　2、大量计算。

　　涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题。

　　3、处理规模小。

　　目前对于维数较高的问题，还是很难处理和优化的。

　　4、难于处理非线性约束。

　　对非线性约束的处理，大部分算法都是添加惩罚因子，这是一笔不小的开支。

　　5、稳定性差。

　　因为算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得到解。

　　四、课程教学重点、难点

　　教学重点： 遗传算法的各种基本编码方法、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子。

　　教学难点：GA倒位算子及二倍体显性操作算子的基本实现; GA的运行参数和 约束条件的处理方法;变长度染色体遗传算法、小生境遗传算法和混合遗传算法的基本思想。

　　在面对课程学习压力的时候，首先同学们要调整自己的学习心态，不要给自己太大的压力，在海外学习的过程中，难免会因为一些环境问题和自身的学习方式问题而出现一些困扰，为了节省时间，我建议同学们可以直接找我们一对一的辅导老师来进行专业的辅导，及时的解决自身存在的课程问题。