ALevel考试科目众多，ALevel生物就是其中最热门的科目之一，很多考生在选课的时候都会选择生物考课程，不过生物考试考察点还是很难的，大家想要提升成绩要从基础入手，下面小编就为大家介绍一下遗传算法的相关知识点。

　　遗传算法（Genetic Algorithm）

　　是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

　　遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。

　　采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。

　　遗传算法的基本运算过程如下：

　　1、初始化：

　　设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

　　2、个体评价：

　　计算群体P(t)中各个个体的适应度。

　　3、选择运算：

　　将选择算子作用于群体。

　　选择的目的是把优化的个体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。

　　4、交叉运算：

　　将交叉算子作用于群体。

　　遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

　　5、变异运算：

　　将变异算子作用于群体。

　　即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

　　群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

　　6、终止条件判断：

　　若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。

　　遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。

　　关于ALevel生物遗传算法的知识点就介绍到这里了，除此之外，大家也要重视语法的学习技巧，提升基础才能顺利通过考试。如果想要获取更多alevel官网报名、alevel英语词汇等更多信息，大家可以线上咨询我们或继续关注网站更新的文章！