遗传算法是通过学习自然选择和自然进化的原理，模仿自然选择、交叉和突变的

遺伝的アルゴリズムは、自然淘汰と自然進化の原理を学び、自然淘汰、交叉、突然変異のメカニズムを模倣し、最適解の探索を完了することによって形成される最適解法です。統一された基本的な遺伝的アルゴリズムであるSimpleGenetic Algorithm（SGA）が要約されています。基本的な遺伝的アルゴリズムは、最も基本的な遺伝的演算子のみを使用し、その構造は単純であり、他の遺伝的アルゴリズムのプロトタイプおよび基盤でもあります。図5-1に示すように、基本的な遺伝的アルゴリズムの実装プロセスは、典型的な反復プロセスです。必要な作業は次のとおりです。（1）適格な染色体を構築します。基本的な遺伝的アルゴリズムは空間解を直接理解できないため、解を適切な染色体に表現するためにエンコードする必要があります。しかし、実際の問題では、染色体のコーディング方法はたくさんあります。染色体の符号化方法の選択は、問題の制約を可能な限り満たす必要があります。そうでない場合、計算効率に影響します。（2）初期母集団はランダムに生成されます。初期母集団とは、検索開始時の染色体のセットを指し、その数は適切に選択する必要があります。（3）各染色体の適応度を計算します。適応度は染色体の質を反映する唯一の指標であり、そのアルゴリズムは最も適応度の高い染色体を見つけることです。（4）選択演算子、クロスオーバー演算子、および突然変異演算子を使用して、子孫のセットを生成します。これらの3つの演算子は、遺伝的アルゴリズムの基本的な演算子です。選択演算子は、最も適切な生存の自然な法則を示し、クロスオーバー演算子は、有性生殖の概念を示し、突然変異演算子は、進化過程における遺伝子突然変異の状況を示します。 。（5）終了条件が満たされるまで上記の手順を繰り返して、展開を停止します。

遺伝アルゴリズムは自然選択と自然進化の原理を学習し、自然選択、交差と突然変異のメカニズムを模倣し、最適解の探索を完成することによって形成された最適化解方法である。統一的な基本遺伝アルゴリズム,すなわち単純遺伝アルゴリズム(SGA)をまとめた。基本的な遺伝アルゴリズムはその最も基本的な遺伝演算子だけを使用し、その構造は簡単で、他の遺伝アルゴリズムの原型と基礎でもある。基本遺伝アルゴリズムの実装プロセスは、図5−1に示すように、典型的な反復プロセスである。必要な作業内容は以下の通りである:(1)合格した染色体を構築する。基本的な遺伝アルゴリズムは空間解を直接理解できないため,解を適切な染色体に発現するために符号化しなければならない。しかしながら、実際の問題では、染色体に対する符号化方法が多く存在する。染色体符号化方法の選択は、問題の制約条件をできるだけ満たすべきであり、そうでなければ計算効率に影響を及ぼす。(2)初期クラスタはランダムに生成される.初期種群とは、探索開始時の染色体のセットであり、それらの数は適切に選択されるべきである。(3)各染色体の適応度を算出する。適応度は染色体の品質を反映する唯一の指標であり,そのアルゴリズムは適応度が最も大きい染色体を見つけることである。(4)選択演算子,交差演算子,突然変異演算子を用いて一組の子を生成する.この3つの演算子は遺伝アルゴリズムの基本演算子であり、その中で選択演算子は適者生存の自然法則を示し、交差演算子は有性繁殖の思想を示し、突然変異演算子は進化過程における遺伝子突然変異の状況を示した。（5）上記手順を終了条件が満たされるまで繰り返し、進化を停止する。

遺伝的アルゴリズムは、自然選択と自然進化の原理を学び、自然選択、交差、突然変異のメカニズムを模倣し、最適解の探索を完了することによって形成された最適解方法である。 統一的な基本遺伝アルゴリズムである単純遺伝アルゴリズム（SGA）をまとめた。 基本的な遺伝アルゴリズムはその最も基本的な遺伝演算子のみを使用し、その構造は簡単であり、他の遺伝アルゴリズムの原型と基礎でもある。 基本アルゴリズムの実現過程は典型的な反復過程であり、図5-1に示すように。 必要な作業内容は次の通りです。（1）合格した染色体を構築する。 基本的な遺伝アルゴリズムは空間解を直接理解できないため、解を適切な染色体に表現するためにはコード化されなければならない。 しかし、実際の問題では、染色体に対するコード方法が多く存在する。 染色体コード方法の選択はできるだけ問題の制約条件を満たすべきであり、そうでなければ計算効率に影響を及ぼす。 ）2）初期個体群はランダムに生成される。 初期個体群とは、探索開始時の染色体のセットであり、その数は適切な選択であるべきである。 ）3）染色体ごとの適応度を計算する。 適応度は染色体の品質を反映する唯一の指標であり、そのアルゴリズムは適応度が最大の染色体を見つけることである。 （4）選択演算子、交叉演算子、突然変異演算子を用いて一組の子を生成する。 これら3つの演算子は遺伝アルゴリズムの基本的な演算子であり、そのうち選択演算子は適者生存の自然法則を示し、交叉演算子は有性繁殖の思想を示し、突然変異演算子は進化の過程で遺伝子が突然変異する様子を示している。 （5）上記のステップを終了条件を満たすまで繰り返し、進化を止める。