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'''遗传算法 Genetic Algorithms''' 的基础是“染色体是一串基因”这一经典观点。R.A. Fisher 使用这种观点建立了'''数理遗传学 Mathematical Genetics''' ，提供了数学公式来说明特定基因在整个种群中的扩散速率（Fisher，1958）。 费舍尔的工作可以总结为以下关键要点：

'''遗传算法 Genetic Algorithms''' 的基础是“染色体是一串基因”这一经典观点。R.A. 费舍尔 使用这种观点建立了'''数理遗传学 Mathematical Genetics''' ，提供了数学公式来说明特定基因在整个种群中的扩散速率（Fisher，1958）。 费舍尔的工作可以总结为以下关键要点：

* 染色体每个位置的一组可以相互替代的基因（等位基因），从而指定了所有可能的基因串（染色体）

* 染色体每个位置的一组可以相互替代的基因（等位基因），从而指定了所有可能的基因串（染色体）。

* 一代又一代的进化观，在每个阶段，一群个体生产一组后代个体，构成下一代，

* 一代又一代的进化观，在每个阶段，一群个体生产一组后代个体，构成了下一代。

* 一个适应度函数，计算携带某个染色体的个体能贡献的后代数量，以及

* 一个适应度函数，计算携带某个染色体的个体能贡献的后代数量。

* 一组遗传算子，特别是Fisher的形式化中的突变算子，可以改变个体的后代，从而使下一代不同于当前一代。

* 一组遗传算子，特别是Fisher的形式化中的突变算子，可以改变个体的后代，从而使下一代不同于当前一代。