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什么是遗传变异?
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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。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；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。遗传算法的这些性质，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。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
1.遗传算法与自然选择
达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进化学说。这种学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。生存斗争包括种内斗争、种间斗争以及生物跟无机环境之间的斗争三个方面。在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少的多。因此，凡是在生存斗争中获胜的个体都是对环境适应性比较强的。达尔文把这种在生存斗争中适者生存，不适者淘汰的过程叫做自然选择。它表明，
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。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；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。遗传算法的这些性质，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。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。
1.遗传算法与自然选择
达尔文的自然选择学说是一种被人们广泛接受的生物进化学说。这种学说认为，生物要生存下去，就必须进行生存斗争。生存斗争包括种内斗争、种间斗争以及生物跟无机环境之间的斗争三个方面。在生存斗争中，具有有利变异的个体容易存活下来，并且有更多的机会将有利变异传给后代；具有不利变异的个体就容易被淘汰，产生后代的机会也少的多。因此，凡是在生存斗争中获胜的个体都是对环境适应性比较强的。达尔文把这种在生存斗争中适者生存，不适者淘汰的过程叫做自然选择。它表明，遗传和变异是决定生物进化的内在因素。自然界中的多种生物之所以能够适应环境而得以生存进化，是和遗传和变异生命现象分不开的。正是生物的这种遗传特性，使生物界的物种能够保持相对的稳定；而生物的变异特性，使生物个体产生新的性状，以致于形成新的物种，推动了生物的进化和发展。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存＋检测”的迭代过程的搜索算法。遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。 作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。
2.遗传算法的基本步骤
我们习惯上把Holland1975年提出的GA称为传统的GA。它的主要步骤如下：
编码：GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。
初始群体的生成：随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体， N个个体构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。
适应性值评估检测：适应性函数表明个体或解的优劣性。不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。
选择：选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。选择实现了达尔文的适者生存原则。
交换：交换操作是遗传算法中最主要的遗传操作。通过交换操作可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。交换体现了信息交换的思想。
变异：变异首先在群体中随机选择一个个体，对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。同生物界一样，GA中变异发生的概率很低，通常取值在0.001~0.01之间。变异为新个体的产生提供了机会。
GA的计算过程为：
选择编码方式
产生初始群体
计算初始群体的适应性值
如果不满足条件 {
计算新一代群体的适应性值
3.遗传算法的特点
遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法，在各类结构对象的优化过程中显示
出明显的优势。与传统的搜索方法相比，遗传算法具有如下特点：
搜索过程不直接作用在变量上，而是在参数集进行了编码的个体。此编码操作，
使得遗传算法可直接对结构对象（集合、序列、矩阵、树、图、链和表）进行操作。
搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采用同时处理群体中多个个体的方法，降
低了陷入局部最优解的可能性，并易于并行化。
采用概率的变迁规则来指导搜索方向，而不采用确定性搜索规则。
对搜索空间没有任何特殊要求（如连通性、凸性等），只利用适应性信息，不需要
导数等其它辅助信息，适应范围更广。
4.遗传算法的研究历史与现状
遗传算法研究的兴起是在80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯至60年代
初期。早期的研究大多以对自然系统的计算机模拟为主。如Fraser的模拟研究，他提出了和现在的遗传算法十分相似的概念和思想。Holland和DeJong的创造性研究成果改变了早期遗传算法研究的无目标性和理论指导的缺乏。其中，Holland于1975年出版的著名著作<>系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论。这一理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。
同年，DeJong的重要论文<>将Holland的模式理论与他的计算实验结合起来，并提出了诸如代沟等新的遗传操作技术。可以认为，DeJong所作的研究工作是遗传算法发展过程中的一个里程碑。
进入80年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用领域也不断扩大。目前遗传算法所涉及的主要领域有自动控制、规划设计、组合优化、图象处理、信号处理、人工生命等。可见，遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解拓展到了许多更新。更工程化的应用方面。
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变异是什么和什么
三种可遗传变异,基因突变,染色体变异,基因重组,
亲子之间以及子代个体之间性状表现存在差异的现象称为变异
　　 变异分为可遗传和不可遗传
怪异的现象
变异分为可遗传变异和不可遗传变异 ，其中可遗传变异又分为基因重组 基因突变和染色体畸变您现在所在的位置： >
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视网膜色素变异_北京治疗视网膜最好的方法是什么
文章来源：生活健康频道
日期： 15:56:06
视网膜色素变异在视网膜色素变性的发病阶段，一般会表现为很严重的情况，目前对于视网膜色素变性的有效治疗方法还没有，但是医学界一直在研究此病的有效途径，相信有一天患者可以重见光明。
视网膜色素变异
原发性视网膜色素变性患者均有夜盲，常以此为就诊的主要症状，常始于儿童或青少年时期，且多发生在眼底有可见改变之前。开始时轻，随年龄增生逐渐加重。极少数患者早期亦可无夜盲主诉。表现为黄昏时户外活动困难或室内暗光下活动受限。
原发性视网膜色素变性的治疗方法尚无确切有效的方法。文献中曾有试用血管扩张药、维生素A、E及B12、组织疗法、牛脑下垂体移植、脑下垂体放射线照射、各种激素、中药、针灸、眼外肌肌束脉络膜上腔内移植术等，效果均不确切。有的不仅无益，反而有害。临床观察亦因遗传的高度异质性、患者生活及精神情况等而有种种差异，个别文献仅供参考。
原发性视网膜色素变性的治疗方法1、遮光眼镜的选用强光可加速感光细胞外节变性，所以必须戴用遮光眼镜。遮光眼镜的颜色从理论上说应采用与视红同色调的红紫色，但有碍美容而用灰色，亦可选用灰色变色镜。深黑色墨镜并不相宜，绿色镜片禁用。
原发性视网膜色素变性的治疗方法2、避免精神与体力的过度紧张过度紧张时体液中儿茶酚胺增加，脉络膜血管因此收缩而处于低氧(hypoxia)状态，促使感光细胞变性加剧。我国传统气功疗法，能以自己的意志调整大脑皮质及机体各器官的活动。如持之以恒，对防止本病视功能迅速趋于恶化方面可能有所帮助。
视网膜色素变异随着现在生活水平的发展，医学水平的不断进展，每种疾病都有很多的治疗方法，像视网膜色素变性的治疗方法就更多了，但是由于其治愈性是眼部里最难治愈的，所以很多时候还没有有效根治它的方法，这让很多患者和医生头痛不已。
发布人:shf
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