遺傳學(xué)是Alevel生物知識點(diǎn)中最考驗學(xué)生運(yùn)算和分析能力的一部分內(nèi)容，也是很多同學(xué)們心目中的一大難點(diǎn)。今天A加未來小編就帶大家來總結(jié)一下遺傳學(xué)部分的一些相關(guān)的算法運(yùn)算，希望對大家有所幫助。
遺傳算法（Genetic Algorithm）
是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。
遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來的隨機(jī)化搜索方法。
它是由美國的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點(diǎn)是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；
采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。
遺傳算法的基本運(yùn)算過程如下：
1、初始化：
設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計數(shù)器t=0，
設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T，
隨機(jī)生成M個個體作為初始群體P(0)。
2、個體評價：
計算群體P(t)中各個個體的適應(yīng)度。
3、選擇運(yùn)算：
將選擇算子作用于群體。
選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代。
選擇操作是建立在群體中個體的適應(yīng)度評估基礎(chǔ)上的。
4、交叉運(yùn)算：
將交叉算子作用于群體。
遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。
5、變異運(yùn)算：
將變異算子作用于群體。
即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。
群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運(yùn)算之后得到下一代群體P(t+1)。
6、終止條件判斷：
若t=T,則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個體作為最優(yōu)解輸出，終止計算。
遺傳算法也是計算機(jī)科學(xué)人工智能領(lǐng)域中用于解決最優(yōu)化的一種搜索啟發(fā)式算法，是進(jìn)化算法的一種。
以上就是A加未來小編關(guān)于Alevel生物知識點(diǎn)中有關(guān)遺傳算法的總結(jié)，希望能夠作為同學(xué)們Alevel課程備考中的一份參考，為大家Alevel成績提升帶來一些幫助。更多Alevel課程學(xué)習(xí)問題，歡迎隨時咨詢我們！
