遺傳算法提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用框架，它不依賴于問題的領(lǐng)域和種類。對(duì)一個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用問題，一般可按下述步驟來(lái)構(gòu)造求解該問題的遺傳算法。
第一步：確定決策變量及其各種約束條件，即確定出個(gè)體的表現(xiàn)型X和問題的解空間。
第二步：建立優(yōu)化模型，即確定出目標(biāo)函數(shù)的類型(是求目標(biāo)函數(shù)的最大值還是求目標(biāo)函數(shù)的最小值?)及其數(shù)學(xué)描述形式或量化方法。
第三步：確定表示可行解的染色體編碼方法，也即確定出個(gè)體的基因型X及遺傳算法的搜索空間。
第四步：確定解碼方法，即確定出由個(gè)體基因型X到個(gè)體表現(xiàn)型X的對(duì)應(yīng)關(guān)系或轉(zhuǎn)換方法。
第五步：確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評(píng)價(jià)方法，即確定出由目標(biāo)函數(shù)值f(X)到個(gè)體適應(yīng)度F(X)的轉(zhuǎn)換規(guī)則。
第六步：設(shè)計(jì)遺傳算子，即確定出選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算等遺傳算子的具體操作方法。
第七步：確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)，即確定出遺傳算法的M、T、pc、pm等參數(shù)。
由上述構(gòu)造步驟可以看出，可行解的編碼方法、遺傳算子的設(shè)計(jì)是構(gòu)造遺傳算法時(shí)需要考慮的兩個(gè)主要問題，也是設(shè)計(jì)遺傳算法時(shí)的兩個(gè)關(guān)鍵步驟。對(duì)不同的優(yōu)化問題需要使用不同的編碼方法和不同操作的遺傳算子，它們與所求解的具體問題密切相關(guān)，因而對(duì)所求解問題的理解程度是遺傳算法應(yīng)用成功與否的關(guān)鍵。

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總結(jié)

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