基本遺傳算法可描述為一個齊次Markov鏈P= {P(t)，t≥0}，因為基本遺傳算法的選擇、交叉和變異操作都是獨立隨機進行的，新群體僅與其父代群體及遺傳操作算子有關，而與其父代群體之前的各代群體無關，即群體無后效性，并且各代群體之間的轉換概率與時間的起點無關。

[定理1]基本遺傳算法收斂于最優解的概率小于1。
對于這種收斂于最優解的概率小于1的基本遺傳算法，其應用可靠性就值得懷疑。從理論上來說，仍希望遺傳算法能夠保證收斂于最優解，這就需要對基本遺傳算法進行改進，如使用保留最佳個體的策略就可達到這個要求。

[定理2]使用保留最佳個體策略的遺傳算法能收斂于最優解的概率為1。
定理2說明了這種使用保留最佳個體策略的遺傳算法總能夠以概率1搜索到最優解。這個結論除了理論上具有重要意義之外，在實際應用中也為最優解的搜索過程提供了一種保證。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的遗传算法的收敛性分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。