模糊遺傳算法（Fuzzy genetic algorithm）是指基於模糊邏輯的遺傳算法，是當前遺傳算法發展的一個新方向。它充分利用了人們對GA已有的知識和經驗，並且修正和完善了這些經驗，有助於對GA遺傳運算元及參數設定與GA性能關係的理解；同時在GA運行過程中，實現了對GA參數或運算元的動態調整，保證了整個GA搜尋過程中合理的利用性和探索性關係EER。
基本介紹
- 中文名：模糊遺傳算法
- 外文名： Fuzzy genetic algorithm
- 定 義：基於模糊邏輯的遺傳算法
- 套用學科：計算機原理術語
概念,基本設計思想,模糊邏輯動態控制遺傳算法的參數,模糊編碼及相應的遺傳操作,
概念
模糊遺傳算法（Fuzzy genetic algorithm）是指基於模糊邏輯的遺傳算法，是當前遺傳算法發展的一個新方向。它充分利用了人們對GA已有的知識和經驗，並且修正和完善了這些經驗，有助於對GA遺傳運算元及參數設定與GA性能關係的理解；同時在GA運行過程中，實現了對GA參數或運算元的動態調整，保證了整個GA搜尋過程中合理的利用性和探索性關係EER。
把模糊邏輯用於GA，是從兩個方面著手的：一方面，把已有的關於GA的知識和經驗用模糊語言來描述，並用於線上控制遺傳操作和參數設定，形成動態GA；另一方面，借鑑模糊邏輯及模糊集合運算的思想，得到模糊編碼和相應模糊遺傳操作，以改進GA的性能。
基本設計思想
模糊邏輯動態控制遺傳算法的參數
遺傳算法的一些參數，如變異率、交叉率、種群規模等是影響遺傳算法性能的重要因素，它們的設定是否合理決定算法搜尋的精度和廣度能否均衡折衷。
這些參數對遺傳算法的性能影響很複雜，傳統的參數最優設定一般是基於最佳化問題深考慮的，而且固定不變；因此，找到各種情況下均適用的參數設定方法並使之隨進化過程自適應改變是很有意義的。
Herreara F，Herreara E提出用模糊停止條件來評價基因算法的實時性能。這是因為基因算法從理論上可以找到問題的最優解，但有些問題最優解本身就是未知數，用基因算法只是使問題向著最優解的方向進化，我們最後得到的結果只是一個比較接近最優解的結果。因此，這個最佳化目標本身就是模糊的，而不是精確的。
模糊編碼及相應的遺傳操作
傳統遺傳算法並沒有考慮個體或組織從基因型到表現型的演變發展，而只是通過編碼解碼得到簡單的一一對應關係。而自然界則沒有這種簡單的對應關係，表現型式基因結構和當前環境條件的複雜的非線性函式。Voight H給出一種模糊編碼的遺傳算法方法，試圖解決這個問題。傳統的二進制編碼方式中，串的各位的值為0或1；模糊編碼各位取值為[0，1]區間的任意值。這種編碼方式打破了基因型和表現型之間一一對應的關係。
