遗传算法的基本原理是：遗传算法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，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。

基因算法和遗传算法的区别是什么?

遗传算法

一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法，它是美国学者Holland于1975年首先提出来的。它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体，并将每一个体编码成符号串形式，模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，对群体反复进行基于遗传学的操作(遗传，交叉和变异)，根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价，依据适者生存，优胜劣汰的进化规则，不断得到更优的群体，同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体，求得满足要求的最优解。

Holland创建的遗传算法是一种概率搜索算法，它是利用某种编码技术作用于称为染色体的数串，其基本思想是模拟由这些组成的进化过程。跗算法通过有组织地然而是随机地信息交换重新组合那些适应性好的串，在每一代中，利用上一代串结构中适应好的位和段来生成一个新的串的群体;作为额外增添，偶尔也要在串结构中尝试用新的位和段来替代原来的部分。

遗传算法是一类随机化算法，但是它不是简单的随机走动，它可以有效地利用已经有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的串，类似于自然进化，遗传算法通过作用于染色体上的基因，寻找好的染色体来求解问题。与自然界相似，遗传算法对待求解问题本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来造反染色体，使适用性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。

基因算法

一种生物进化的算法,实际上是一种多目标的探索法.能够用于计划与排程.它是非常新的技术,目前,还没有在商业中实际运用.

采用生物基因技术高级算法,处理日益复杂的现实世界,也是人工智能上,高级约束算法上的挑战. 基因算法是一种搜索技术，它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合，它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是，进化就是选择了最优种类。基因算法将应用APS上，以获得“最优”的解决方案。

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