基於特定顯著位點變化的 GA

在MATLAB中，GaOptimSet用於設定遺傳演算法的優化引數。

近日，據外媒報道，英國豐田汽車公司正計畫推出一款新型緊湊型跨界SUV，並發布了新車的預告圖，但該車尚未命名。 據悉，新車將於2020年底上市，並在歐洲市場推廣。

從發布的預告圖來看，新車的線條更加硬朗，而輪拱也更厚實，採用了類似的溜背設計。 此外，新車將建立在GA-B平台上，該平台在尺寸上將略大於Yaris，但將比CH-R小，也將低於CH-R。

在動力方面，目前尚不清楚，但據報道，預計將推出汽油版和純電動版。 我們將繼續關注有關新車的最新訊息。

ga(genetic algorithm)

遺傳演算法。 GA是一種基於自然種群遺傳進化機制的高效探索演算法，最早由美國學者Holland於1975年提出。

它摒棄了傳統的搜尋方法，模擬了自然界中的生物進化過程，利用人工進化對目標空間進行隨機搜尋。 它將問題域中的可能解視為種群的個體或染色體，並將每個個體編碼為符號字串形式，模擬達爾文遺傳選擇和自然消除的生物進化過程，對種群反覆進行基於遺傳學的運算（遺傳、交叉和變異），根據預定的目標適應度函式評估每個個體， 根據適者生存和適者生存的進化規律，不斷獲得較好的種群，並通過全域性平行搜尋在最優種群中尋找最優個體。找到滿足要求的最佳解決方案。

Holland 建立的遺傳演算法是一種概率搜尋演算法，它使用一些編碼技術來作用於稱為染色體的數字串，其基本思想是模擬由這些染色體組成的進化過程。 跗骨演算法通過有組織但隨機的資訊交換來重新組合適應良好的字串，並在每一代中利用上一代字串結構中適應良好的位和段來生成一組新的字串; 作為附加功能，偶爾嘗試用字串結構中的新位和段替換原始部分。

遺傳演算法是一種隨機化演算法，但它不是簡單的隨機遊走，它可以有效地利用現有的資訊處理來搜尋那些有潛力提高解質量的字串，類似於自然進化，遺傳演算法通過作用於染色體上的基因，尋找好的染色體來解決問題。 與自然界類似，遺傳演算法本身對解決問題一無所知，他們所需要的只是評估演算法產生的每條染色體，並根據適應度值進行反染色體，使適用性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。

基因：構成染色體的單位，可以表示為二進位位、整數或字元等。

染色體或個體：代表要解決的問題的可能解決方案，由多個基因組成，這是 GA 操作的基本物件。

適應度或適度度：代表個體相應解決方案的優缺點，通常由適應度函式表示。

選擇：GA的基本操作之一，就是根據個體的適合度，根據一定的概括，選擇群體中可以成為父系父母的個體，選擇是基於選擇適應度大的個體的高概率。 選拔操作體現了優勝劣汰、優勝劣汰的進化規律。

交叉：GA的基本操作之一，即父系個體根據一定的概率隨機交換基因，形成乙個新的個體。

變異：GA的基本操作之一，即以一定的概率隨機改變個體的基因值。

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一些因地位關係而產生的法律責任，如夫妻忠貞的義務、撫養子女的責任、贍養老人的義務等。

例如，有歸還丟失財產的義務，這並不以違反法律義務為前提。

孩子出生的法律事實根據孩子出生的具體法律事實產生了子女撫養責任。