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体育木地板厂家对于由字符集{0,1}生成的二值码串来说，变异操作就是把座上的值取反。变异算子操作的步骤为：**先在群体中所有个体的码串范围内随机地确定座，然后按预先设定的变异穊率P。对这些座的值进行变异遗传算法引入变异算子的目的，一是使算法具有局部随机搜索的能力，二是维持群体多样性。当遗传算法交叉算子的作用已接近优解邻域时，利用变异算子的局部随机搜索能力可以加速向优解收敛。显然，此时变异概率应取较小值，否则接近优解的积木块会因变异而遭到破坏在遗传算法中，交叉算子因其全局搜搜能力而作为主要算子，变异算子因其局部搜索能遗传算法交叉和变异这一对既相互配合又相互竟争的操作而使具备兼顾全局和局部的均衡搜索能力。当群体在进化中陷入搜索空间中某个超平面而仅靠交叉不能摆脱时，变异操作可有助于这种摆脱。

而当交叉操作，算法已形成所期望的积木块时，变异操作又有可能破坏这些积木块。如何地配合使用交叉和变异操作，是提高遗传算法效能的一个重要硏究课题。基本变异算子、逆转算子和自适应变异算子是遗传操作的常用方法2）这三类基本遗传算子有如下特点（1）它们都是随机化操作，因此，群体中个体向优解迁移的规则和过程是随机的需要指出，这种随机化操作和传统的随机搜索方法是有区别的。遗传操作进行的是有向的搜索，体育木地板厂家不同于一般随机搜索方法所进行的无向搜索〔2）遗传操作的效果除了与编码方法、群体规模、初始群体以及适应度函数的设定有关外，还与上述三个遗传算子所取的操作概率密切相关（3〉三个遗传算子的操作方法随具体求解问题的不同而异，也与个体的编码方式直接相关。

模拟退火法4.3.1退火算法理论概述模拟退火（SimulatedAnnealing,SA）算法将组合优化问题与统计力学中的热平衡问题类比，另辟了求解组合优化问题的新途径。模拟退火过程可找到全局（或近似）优解模拟退火算法是基于Montecarlo迭代求解法的一种启发式随机搜索算法。SA算法用于解决组合优化问题的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题间的相似性。体育木地板厂家在对固体物质进行退火处理时，通常先将它加温熔化，使其中的粒子可，然后随着温度的逐渐下降，粒子也逐渐形成了低能态的晶格。若在凝结点附近的温度下降速率足够慢。则固体物质一定会形成低的基态。对于组合优化问题来说，它也有这样类似的过程。