问答题
遗传和变异的共同点有哪些？不同点有哪些？
发布日期：2020-12-11
试题解析
遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。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。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
- 中文名
- 遗传算法
- 基本概念
- 是一类借鉴生物界的进化规律设计的算法
- 特点
- 模拟自然进化搜索最优解
- 外文名
- Genetic Algorithm
- 基本操作算子
- 选择、杂交、变异
- 应用
- 组合优化、人工生命等
变异
统计中的变异是普遍存在的，一般意义上的变异是指标志（包括品质标志和数量标志）在总体单位之间的不同表现。。
- 中文名
- 变异
- 应用领域
- 统计学
- 外文名
- Variation
- 归属
- 品质标志
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