交叉遗传的概念5篇交叉遗传的概念 (single-genedisorders)第十三章 单基因遗传与单基因病 掌握：单基因遗传病 单基因遗传病各种 遗传方式的系谱特点、下面是小编为大家整理的交叉遗传的概念5篇,供大家参考。
篇一：交叉遗传的概念
ingle-gene disorders) 第十三章单基因遗传与单基因病
掌握：单基因遗传病
单基因遗传病各种
遗传方式的系谱特点、传递规律及发病风险
的估算方法
不完全显性
共显性
不规则显性
延迟显性、携带者、外显率、表现度、
亲缘系数
交叉遗传
遗传背景
基因多效性
遗传异质性
基因组印记
遗传早现
限性遗传
从性遗传
• 单基因遗传：
指某种性状的遗传受一对等位基因控制。
• 单基因遗传病：
指某种疾病的发生主要受一对等位基因控制。
• 它们的遗传方式符合孟德尔定律。
从基因的水平看，人类遗传病分为 • 单基因遗传病
• 多基因遗传病
根据致病基因所在 染色体 及 性质的不同 ，可分为：
常染色体显性遗传病
常染色体遗传病
常染色体隐性遗传病
X X 连锁显性遗传病
性连锁遗传病
X X 连锁隐性遗传病
Y Y 连锁遗传病
线粒体遗传病
单基因遗传病
一 遗传学中几个常用的基本概念 第一节 单基因遗传的基本概念与研究方法 同源染色体 等位基因 性状与相对性状 纯合子与杂合子 显性基因 隐性基因 显性性状 隐性性状 基因型与表现型
( homologous chromosome ) ★ 同源染色体
形态大小相同、结构相似、一条来自父方一条来自母方，上面载有等位基因的一对染色体。
等位基因
位于一对 同源染色体 上的相同位置、控制相对
性状的一对基因。
基因在染色体上的位置称为 基因座位 。
等位基因(allele) ★
系谱分析(pedigree analysis)：
是判断某种遗传病遗
传方式最常用的方法。
第一节 单基因遗传的基本概念与研究方法 二 单基因遗传的研究方法
系谱 (pedigree) ：
是指从 先证者 入手，追溯调查其所有家庭
成员（直系和旁系亲属）的 数目、亲属关系 及
某种 遗传病 （或性状）的 分布 等资料，并按一
定格式将这些资料绘制成的一个 图解 。
★★★ 先证者：
是指某个家族中临床上 第一个被发现 的遗传病患
者或具有某种性状的成员。
★★★ 系谱分析法 ：
根据系谱图，分析疾病 传递规律 ，确定 传递方
式 ，以及 遗传因素 的作用, , 为诊断、治疗和预防
同类遗传病提供依据。
★★★
常用系谱符号
控制一种遗传性状或疾病有关的基因位于1 1- - 22号 常染色体 上，其性质是 显性 的，这种遗传方式称为常染色体显性遗传。
★★
由这种致病基因导致的疾病称为 AD 遗传病 。现已知有 4458 种，占绝大多数。
一
常染色体显性遗传 （ （ autosomal dominant ，AD ）
第二节
单基因遗传病
• 遗传性结肠息肉症
人类耳垂
AA 、 Aa: 有耳垂；
aa: 无耳垂
举例：常染色体显性遗传
常染色体显性基因的遗传病 软骨发育不全症
是指杂合子 Aa 与显性纯合子 AA 的表型完全相同 。
（一）完全显性(complete dominance)
如：短指（趾）症
家族性结肠息肉
并指（趾）症
短指症 为一种较常见的手足部畸形，由于指骨或掌骨变短，或指骨缺如，致使手指变短。
首先理解为什么实际上大多数患者的基因型为 Aa ？ ★ 婚配类型和子代发病风险的估计
假设短指的基因为显性基因B B ， 正常指为隐性基因b b ，则患者基因型应为 BB 或 Bb 。
但实际上 绝大多数短指症的基因型为 Bb 。
原因: :
★ ① 只有当父母都是短指症患者时 ， 才有可能生出 BB 型子女 ， 而这种 婚配机会在实际生活中很少 。
②
AD 致病基因在群体中的频率 (p) 很低 ， 约为1 1/ / 100 ～1 1/ /1 1
000; ;
BB 的频率 (p 2 2 ) ) 则更低 。
③ 显性纯合子致死 。
故绝大多数短指症患者为 Bb 。
例: : 短指症
Aa A a aa a Aa 患者 aa 正常 a Aa 患者 aa 正常 患者亲代 正常亲代正常亲代 ① 若 AD 杂合子患者 与 正常人 婚配，其子女发病风险为：
子代表现型
概率
概率比
患者
正常
1/2
1/2
1 1
: :
1 1
Aa A a Aa A AA 患者 Aa 患者 a Aa 患者 aa 正常 患者亲 代 患者亲患者亲代 子代表现型
概率
概率比
严重患者（ AA 一般致死）
正常（aa ）
1/4
2/4
1
:
2
:
1 1
患者(Aa) 1/4
3 3
② 若 AD 杂合子患者相互婚配，其子女发病风险为：
一例并指症的系谱
常染色体完全显性遗传的遗传特征 ★★★
• ⑴ 男女患病的机会均等。
• ⑵患者的双亲中必有一个为患者，且多为杂合子。
• ⑶患者的同胞、子女中约有 1/2 的发病风险。
• ⑷系谱中，可见本病的连续传递。
• （5 5 ）
双亲无病时，子女一般不会患病（除非发生新的基因突变）。
指杂合子 Aa 的表现介于显性纯合子 AA 和隐性纯合子 aa 的表现型之间，也称半显性 (semidominance)。
★ 如：
ß- - 地 中海 贫 血
ß0 0 为致病基因，
ß0 0 / ß 0 0 —— 病情严重患者， 未成年即死亡
ß0 0 / ß A A —— 病情较轻， 可出现轻度溶血
ßA A / ß A A —— 正常
（二）不完全显性(incomplete dominance)
由于某些因素的影响， 杂合子 (Aa) 显性致病基因的作用没能表达，或在表达的前提下，不同个体表达的程度有差异的现象。
★★ 如：
（三）不规则显性(irregular dominance) 多
趾
症
Marfan 综合征 成骨不全症
人类多指
如：
10 名杂合体（ Aa ）中
（1 1 ）均表现A A 的表型—— 外显率为 100%—— 完全外显
（2 2 ）8 8 名表现A A 的表型—— 外显率 80%—— 不完全外显或外显不全
完全外显：外显率 100% ；
不完全外显：外显率＜ 100% ；一般为 70 ％－ 80 ％；
完全不外显：
外显率为 ０。
由于 外显不完全 ，在一些显性遗传病的系谱中，可以出现 隔代遗传的现象。
① 外显率 (penetrance)
指带有显性致病基因的 全部杂合子（Aa）
）
个体中表现相应病理表型的个体所占的百分率 。
★★★
例：轴后型 多指症
一例轴后型多指的系谱
（ P30 图4 4- -5 5 ）
未外显
显现，
致病基因来源于谁？
Ⅲ Ⅲ Ⅱ Ⅱ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅳ 1 2 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 5 Ⅱ Ⅱ3 未发病，其子女患多指症的可能性为多少？ 答：1/2
例：
指关节僵直症（ AD ）
外显率为 75 ％
杂合子与正常人结婚后生下患者的可能性是（
）
A.1
B.1/8
C.1/4
D.3/8
E.1/2
F.1/4
D
表现度 ：
具有特定基因型（ Aa ）而又表现出该基因型所控制的性状的个体，对于该性状的表现程度，即个体间基因表达的变化程度。
例: : 多指是由显性基因 (A) 控制的，带有一个有害基因 (A) 的人都会出现多指，但多出的这一手指有的很长，有的很短，甚至有的仅有一个小小突起，表明都有一定的表型效应，但变异程度不同。
表现度
(expressivity) ★★★
湖南某福利院收养的弃婴
③ 外显率与表现度 ★★★ 外显率：
杂合子致病基因有无表现， 基因表
达与否 ； 质 的概念；
表现度：
杂合子致病基因表现程度有差异，
在表达的前提下 ，表现程度有轻重
的差异； 量 的概念。
为什么会出现不规则显性呢？
遗传背景：等位基因、非等位基因，如修饰基因
可增强或减
弱主基因的作用
环境因素：细胞内环境
如
PH 值、金属离子、温度等
细胞外环境
如
阳光、温度等
是指一对等位基因之间，没有显性和隐性的区别，在杂合体时，两种基因的作用都完全表现出来。
★ ( 四) 共显性(codominance) 人类的ＡＢＯ血型 人类的ＭＮ血型 如：
ABO 血型的基因已定位于 9q34 ，在这一座位上，由 I I A A 、I I B B 、i i 组成复等位基因，其中I I A A 、I I B B 对i i 为显性 ，
I I A A 、I I B B
共显性。
人类的 ABO 血型
人类 ABO 血型决定于一组 复等位基因 。
复等位基因 ：
是指一对基因座位上在群体中有三个或三个以上的等位基因，而每个个体只有其中的任何两个，是基因突变多向性的表现。
★
由I I A A 、I I B B 和i i 组成的基因型如下：
I I A A I I A A 、I I A A i i
A A 型
I I B B I I B B 、I I B B i i
B B 型
ii
O 型
I I A A I I B B
AB 型
根据孟德尔分离律的原理，已知双亲血型，就可以估计出子女中可能出现的血型和不可能出现的血型，这在法医学上的亲子鉴定中有一定的意义。
例：
父亲为A A 型血，母亲为 AB 型血，其子女中可能出现的血型是？不可能出现的血型？
见书 P31 表4 4- -1 1
要求：
根据亲本的血型，能判断出子代可能的血型 。
★
指某些带有显性致病基因的杂合子，在生命的早期不表现出相应症状，当达到一定年龄时，致病基因的作用才表达出来。
★
此病致病基因位于 6p21- - 25 ，杂合子（ Aa ）在 30 岁以前，一般并无临床症状， 35- - 40 岁以后才逐渐发病。
（五）延迟显性(delayed dominant inheritance) 如 如
遗传性小脑共济失调
• 亨廷顿氏病
(Huntington‘ s disease ，
HD) 又称舞蹈病
• 常中年起病，以舞蹈样动作，进行性痴呆为临床特征。
控制一种遗传性状或疾病有关的基因位于1 1- - 22 号 常染色体 上，其性质是 隐性 的，这种遗传方式称为常染色体隐性遗传（
AR ）。
★★
二 二 常染色体隐性遗传（ autosomal recessive ，AR ）
显性纯合子
杂合子
隐性纯合子
AA
Aa
aa
正常个体
携带者
患者
这种表型正常而带有致病基因的杂合子，称为 携带者 ★★
白化病
(一) 常染色体隐性遗传病举例 先天性高度近视
先天性聋哑
(二)婚配类型和子代发病风险 Aa A a Aa A AA 正常 Aa 携带者 a Aa 携带者 aa 患者 杂合子亲代 杂合子亲代杂合子亲代 子代表现型
概率
概率比
正常
携带者
1/4
2/4
1
:
2
:
1
患者
1/4
3 3
① 在 AR 遗传病家系中最常见的是两个杂合子 (Aa × Aa) 的婚配
Aa A a AA A AA 正常 Aa 携带者 A AA 正常 Aa 携带者 杂合子亲代 正常亲代正常亲代 子代表现型
概率
概率比
正常
携带者
1/2
1/2
1 1
: :
1 1
② 在实际人群中最常见的是杂合子和正常人 (AA × Aa) 的婚配
(三)常染色体隐性遗传的遗传特征
常染色体隐性遗传的遗传特征 ⑴ 男女患病的机会均等 。
⑵系谱中患者的分布往往是 散发 的，呈 隔代传递 ，有时
在整个系谱中甚至只有先证者一个患者。
⑶ 患者的双亲表型往往正常，但都是致病基因的携带
者， 此时出生患儿的可能性约占 1/4 ，患儿的正常同
胞中有 2/3
的可能性为携带者。
⑷ 近亲婚配时，子女中隐性遗传病的发病率要比非近亲
婚配者高得多， 这是由于他们来自共同的祖先，往往
具有某种共同的基因．
几个有关常染色体隐显遗传的问题
当一对夫妇都是致病基因的携带者，如果他们只生一个表面看正常（杂合子）的孩子，这个孩子就不会到医院来就诊，所以不会被医生列入统计中；只有当这个孩子是患者时
才会找医生诊治或者咨询，从而被列入统计中。因此在医师的统计中那些只生一个孩子的家庭中，夫妇都没有病，子女却
100% 的发病。
( 1 ) 患者同胞的发病比例偏高的问题？
只生一个孩子的情况
• A 两个孩子都没有病的概率：
3/4 × 3/4 = 9/16 （不会就诊）
• B 第一个孩子无病第二个孩子有病的概率：
3/4 ×
1/4 = 3/16
• C 第一个孩子有病第二个孩子无病的概率：
1/4 ×
3/4 = 3/16
• D 两个孩子都患病的概率
：
1/4 ×
1/4 = 1/16
• 将B B 、C C 、 D 三项相加得到
7/16 ，这样在生两个孩子的家庭中 AR 的比例就接近
1/2 。
¼
的正常人；
¼
为患者；
½
的为携带者
只生两个孩子时有以下几种的情况 况
1 1 ）
近亲 ：
3-4代内有共同祖先的个体。
2）近亲婚配：
近亲个体之间的婚配。
3 3 ）
血亲：
在遗传学上的含意是指具有或多或少有
共同遗传基础的个体（或具有共同的祖先）。
4 ）
直系血亲：
指父母与子女，祖父母、外祖父
母与孙子女、外孙子女。
5 ）
旁系血亲：
指兄弟姐妹、堂表兄弟姐妹、以
及叔、伯、舅、姑、姨、甥、侄等，他们都有三
代以内的共同长辈。
近亲婚配相关概念 ( 2 ) 为什么近亲结婚子女中的发病率高
6）亲缘系数：
指2 2 个有共同祖先的个体在同一个基因座位上
具有相同等位基因的概率。
一级亲属：
父母、子女、同胞。亲缘系数 1/2 。
二级亲属：
父母的父母、子女的子女、父母的
同胞、同胞的子女等。亲缘系数 1/4 。
三级亲属：
与某个二级亲属的一级亲属之间。亲缘系数 1/8 。
7 7 ）
血亲和姻亲：
血亲不等于 姻 亲。
...
篇二：交叉遗传的概念
l 卷 VoL3 1 第 24期 №24 计C om puter E ngineer ing 算机工程 2005 年 l2 月D ecem ber
2005 ·人工智能及识别技术 · 文章编号：
l00 o． 3428(2005)24_-0l5l—
2 文献标识码；A 中圈分类号； TPI8 多点正交交叉的遗传算法 刘清 ，廖虑 ，沈祖诒 。王柏林 ( 1． 南京师范大学计算机科学系，南京 21 0042；2． 河海大学，南京 21 0098 ) 擅产生的多个子代中选择适应度大的进入下一次进化，这样既加快了算法的收敛速度又保证了种群的多样性。实验证明，该算法不但可以有 效地克服标准遗传算法的缺陷，而且计算速度、精度和算法稳定性也得到了显著提高。
关健诃：遗传算法；正交试验；多点交叉；仿真 要：利用正交实验法的全局均衡思想， 提出了一种采用多点正交交换的遗传算法。算法通过正交表安排遗传算法的交换运算，并在所 G enetic A lgorithm w ith M ulti-point O rthogonal C rossover O peration L IU Qing ， L IA O Zhong2， SHE NG Zuyi ， WANG Bailin (1
Dept． of Computer Science， Nanjing Normal University， Nanjing 210042； 2． Hohai University, Nanjing 210098 ) [ Abstract] Using the global equilibr i um design ideology of or thogonal exper i ment method，this paper proposes the genetic algor i t h m wit h
mul ti— point orthogonal c rossov er operation ． C rossov er operation of t h e algor i t h m is based on t h e orth ogonal array ，and t h e tw o of many
offspring that h av e bigger f i tness are chosen to put in next ev olution ． T h e algor i t h m c an ensure popul ation m ul tiformity
and c onv ergence speed rapidl y ． T h e resea r c h results show that the algor i thm c an not only
ov erco me t h e short c omi ngs of SG A
effectiv ely ， but also ev i dentl y i mprov e the c omputing speed ， c omputi ng p reci sion and stabi lity ．
[ K ey words] Genetic algor i t hm； Or t hogonal exper i ment； Multi— point crossover； Simulation l 概述 遗传算法(GA)是一种借鉴 自然界中 “ 适者生存，优胜劣 汰” 思想的全局优化算法，它把 解问题的可能解看作是用
染色体串编码的个体 ，大量个体(或称为染色体)构成种群，
用个体的适应度函数值作为个体优劣的评价指标，在种群的 进化过程中，不断使用选择、交换、变异这 3 种遗传算子，
使问题的解不断进化，直至产生全局最优解。遗传算法特别 适合处理传统搜索方法所不能解决的复杂问题和非线性问 题。遗传算法收敛由 Hollond‘II用模式定理证明了，但算法收 敛的条件严格，文献【 2】
研究了遗传算法的收敛并给出收敛的 充分条件。遗传算法虽然可以稳定收敛，但是，局部搜索能 力差，收敛速度很慢。为此，改善遗传算法全局搜索性，已 成为遗传算法领域的研究热点。
目前，一种把遗传算法与其它优化算法相结合，以利用 启发式信息以及与领域有关知识的混合遗传算法已成为改善 遗传算法性能的主要策略之一。其中一种常用的方法就是把 局域搜索技术嵌入到遗传算法的基本环中，同变异和交换算 子一起作用，在评估前对后代施行快捷局部优化，这样所得 到的算法既具有遗传算法的整体优化特性，又能加快算法的 收敛速度。如在文献【 3冲 ，把遗传算法与准牛顿法、爬山法 和 Nelder Mead’S
Simplex Method结合起来， 发现遗传算法与 准牛顿法的结合使全局优化问题既有遗传算法全局收敛可靠 性，又有准牛顿法的高精度。
正交试验设计法是一种试验的优化设计技术，将该技术 引入到遗传算法中，可以改善遗传算法的局部搜索能力和收 敛速度。目前，所取得的成果主要有：把正交设计引入 GA ，
提出了一种基于家族优生学的进化算法l4
；用实数交换操作 的混合遗传算法 ；利用正交试验设计法求解遗传算法的欺 骗问题 ；用正交设计确定区间水平，在每个区间水平按遗 传算法进行搜索 J。根据遗传算法和正交试验法的特点，本 文研究了一种采用多点正交交换的遗传算法。算法通过正交 表安排遗传算法的交换运算，并在所产生的多个子代中选择 适应度大的进入下一次进化，这样既加快了算法的收敛速度 又保证了种群的多样性。实验证明，该算法在参数寻优中，
收敛速度比简单遗传算法(SGA)快，且不陷入局部最优点。
2 多点正交交换的遗传算法 遗传算法是一种全局并行的搜索寻优方法，它通过选择 复制、交叉、变异等 3 种遗传算子的作用，使优化群体不断 进化，最终收敛于最优状态。遗传算法虽然可以稳定收敛，
但是，它局部搜索能力差，收敛速度很慢。
2． 1 正交试验的原理 正交试验设计法是解决多因素、多水平试验问题的一种 有效方法。在实际问题中，试验往往是多因素多水平的，如 果对每个因素的每个水平都相互搭配进行全组合试验，然后 从所有的搭配方案中找出最优方案，则总的试验次数将会爆 炸式地增长。利用正交表的均匀分散性和整齐可比性 来安 排多因素、多水平试验，可以实现对试验方案的最优设计。
正交表可以为：
A 是一个月 × m矩阵， 它的第 列的元素为由数码 1， 2， ⋯，
(『 =l ， 2， ⋯， m )所构成。它的任两列中，同行元素所构成的元素 基金硪目：国家 “十五”、“21
1” 一期学科建设基金资助项目 “信息 安全保密技术与相关数学理论研究” 作者筒介：
刘清(1962一)，男， 副教授、博士生， 主研方向：现场 智能仪表， 总线测控系统的研究与开发； 廖沈祖诒、王柏林，教 授、博 导 收稿日期：2004— 11-05 E-mail：njnulq@163． com 忠， 博士生、副教授；
—l 5 l 一
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对是一个完全对，而且，每对出现的次数相同，则称 A 是正 交表。简记为 L (fl × t2× ⋯ × tm )= ，
(f )， t"／ 为试验数，m为因 素数，t 为水平数。这里所谓的完全对是指，有两组元素 A ，
A2， ⋯ ， A 与 Bl ， B2， ⋯ ， B ， 把 (Al， B 1，(a 2， B L) ， (A2， B2) ，·’ ‘ ，(A2， B ) ，⋯ ，(A ， B1) ，(A r． B! ) ，⋯ ，
(A ， B )，叫做由元素 Al ，A2，⋯ ，A 与 Bl，B2，⋯ ，B 所构 成的完全对。正交表有下列性质：( 1 )它的任两个元素都构成 有相等重复的完全试验，但是一般来说，却不能构成有 m个 因素的完全试验。(2)在第 i ，
两列所构成的水平对中，每个 水平对都重复出现 n／ t f， 次，其中 n 为试验数。(3)每一列中各 水平出现的次数相同，如第 j 列中，每个水平都出现 ／ f『 次 (， = 1 ， ⋯，
。表 1是一个简单的正交表 L 4 (2 ) ，它用来安排 3 因素2 水平试验。表中x 、Y 和 z 代表 3 因素；数字 “ 1” 和 “2” 代表因素的 2 个不同的水平，从表中可知因素的 2
种 组合就只要 4 重组合进行试验。
表 1 正交表 L4(2 ) 实验次数／ 实验 因素数 个元素对(Al， BI) ， (A l， B2)， ⋯ ，
X Y Z 1 2 3 4 t 1 2 2 t 2 t 2
1 2 1
2． 2 多点正交交叉算子 遗传算法的局部搜索能力与交叉和变异算子有关， 其中，
交叉运算的目的是把染色体中性能优良的组块，遗传到下一 代某个染色体中，使之具有父辈染色体的优良性能。但是，
在简单遗传算法(SGA)中采用一点交叉运算，使得许多情况 下无法得到这个目的，而采用多点交叉运算可以避免这个问 题 。在多点交叉运算中，其交叉组合有多种方式存在，且 随着交叉点的增多，组合方式的数量将会爆炸式地增长。为 了解决这个问题，本文研究了一种正交多点交叉算子，通过 正交表安排多点交叉运算，以保证交叉运算后能够得到优良 染色体，提高遗传算法的局部搜索能力和收敛速度。
定义 1 设染色体进行 Ⅳ -1点交叉运算，则交叉的染色体 子串的个数为Ⅳ，将这Ⅳ个子串看成 N 个因素。
定义 2 将染色体的每一个交叉子串，设置为同一水平，
这样两个染色体的交叉运算，就是一个 Ⅳ因素、2 水平试验。
定义 3 用Ⅳ因素、2 水平正交试验表安排染色体的子串
交叉，得到 2
个新染色体 ， 通过适应度函数选取两个适应度 最大的作为子代染色体，进入下一次进化算法。该生成子代 染色体的过程是多点正交交叉算法。
例如， 设一个长度为 24 的染色体， 如进行 2 点交叉运算，
则要交叉的染色体子串为 3。将染色体 1 的每一个子串设置 为水平 1， 染色体 2 的每一个子串设置为水平 2， 如表 2 所示。
这样，2点交叉运算就成为一个二水平三因素的试验。
表 2 染色体 2 点交叉运算 水平／ 因素 X 染色体 1
1
0101 0l01
染色体 2 2 l100l 】
00 但因素间可能会有交互作用， 一个二水平三因素的试验，
可用正交表 L8(2 )来安排试验。将 L 8(2 )表中的水平用 “ 一 1” 和 “ 1” 来表示，如表 3 所示。在表 3 中的7 个 8 维向量相互 正交，且第 1列和第 2 列的元素相乘，是第 3 列；第 1和第 4 列的元素相乘，是第 5 列；第 2 和第 4 列的元素相乘，是 第 6 列。
从试验设计的角度， 若将因素 x 和 Y 分别放在第 1、
2 列，则它们的交互作用X xY 反映在第 3 列。所以，该列不 能再排其他因素，否则主效应与交互效应将混在一起，二者 Y Z l01 0l 110 00l010l1
01001 0t 1
l101010t 一1
52 一
都无法估计。考虑因素间可能会有交互作用的一个二水平三 因素的试验一个设计方案如下：
列 号 f
1
2
3
4 因 素 l
X Y XxY Z XxZ YxZ 该方案中，每个主效应和交互效应各占 1列。但在试验 安排时，只需要 x 、Y ，z 所在的第 1，第 2，第 4 列，将该 3 列的 2 个水平换算成实际的水平，得到遗传算法的两点交 叉算子的试验方案。
表 3 正交表 L8(2 ) 实验次数／ 列号 t 2 1
t 1 2 1 1 5
6
7
{
l 3 4 5
6 7 1 ． 1 1 1 1
1 1
． 1 ． 1
． 1 3 4 5 1
t ． 1 ． 1 ． 1 ． 1 — 1 t t ． 1 ． 1 ． t ． 1
． 1
1 1 1
． 1
1 1
． 1 6 7 8 ． 1
． 1
． t 1 — 1 ． 1 1 ． 1 ． 1 t 1 ． 1
． t 1 t 1
— 1 1 ． t 1 — 1 新定义的2 点交叉算法的遗传基本结构如下：
’( t)初试化种群随机产生N 个个体。
(2)do{ f0r (I_ O； |<N； i++) { 计算每个个体的适应度值 ；
根据适应值通过轮盘赌选择算法选出!个父体；
按照交叉概率 P 取出 2 个父体，根据新定义的交叉操 作产生 8 个子代，并计算它们的适应度值 ，保留适应度值大的 2 个 个体；} 按照变异概率对新种群的个体进行变异操作；
while ( (不 满足性能指标 要求) && ( 没有完成规定代数 的 寻优) ) ；
(3)从群体中选择最优个体，输出寻优结果。
在交叉运算得到 8 个新染色体中，含了原两个父代染色 体(第 1 次和第 8 次试验， ，且选取两个适应度最大的作为子 代。所以，该算法既保证了种群的多样性，又是一种精英策 略的局部寻优算法。
3 试验与仿真 由于遗传算法中大量的随机操作，理论上进行严格分析 是非常困难的，通常人们采用一些典型的测试函数来检测算 法的实际效率 ⋯。为验证多点正交交叉的遗传算法的有效 性，本文用函数优化问题进行仿真实验，以多峰 Schaf f er 和 Rosenbrock 函数作为测试函数，分别用简单遗传算法(SGA ：
采用赌轮法选择，单点交叉和单点变异，固定交叉和变异概 率) j ，自适应遗传算法(AGA ：采用赌轮法加精英最优保留 法选择，单点交叉和单点变异，自适应改变交叉和变异概 率) j，以及本文提出的多点正交交叉的遗传算法(这里采用 2 点交叉)对上述函数进行优化对比。
在性能测试中， SGA ， A GA 和改进算法参数取为：群体规模 popsize=l00；Schaffer 函数 编码长度 L =48 位(两变量的编码长度分别为 ／ =22 位)，最大 迭代代数 MaxGenerations=200 代。
Rosenbrock 函数编码长度 L=32 位( 1
6 位)； P 0=0． 04； P =l ； 最大迭代代数 MaxGenera—
tions=1000 代 。
Rosenbrock 函数定义为 r a inf l(x) = 1 00(x 一
2) +(1一xI) 函数 ^ 是一个二维单峰值函数，具有一个全局极小点 f L(1． 0，1． 0)=0． 0 ，但它却是病态 的， 在函数曲面上沿着曲线 X2
有一条较为狭窄的山谷，传统的梯度优化方法搜索到 山谷边缘时， 往往会发生振荡，难以进行全局优化。
Schaf f er 函数定义为 - 2． o48≤
≤2． 048 (下转第 158 页) 维普资讯 http://www.cqvip.com
第 1 个编号的顶点重合，方法是使此编号的顶点都移到原点。
第 2 个编号的点旋转到xoy 面， 方法是以原点为中心， 以第 1个边(前 两个编号的顶点形成的边)在 xoy 面的投影为旋转轴，逆时针旋转 90。
。然后，计算第 3 个编号的点与第一个边的正交点 cl， c2。求得 第 3 个编号的顶点与第 1 个边的夹角
以第 1 个边为中心轴，逆时针旋转 xoy 面的平面上。最后，计算第 2 个编号的点与x 轴的夹角 Z f l l 和 Z f l 2 ，以原点为中心，以 z轴为轴，逆时针旋转 Z f l l 和Z f l l ，使 第 2 个边旋转到 X 轴，达到两个三角形的重合。即达到了颅骨和面 貌重合 。
3 匹配结果与讨论 图 l (a)和(b)分别为两个颅骨和其皮肤的重合效果图。为 了便于观察匹配效果，采用了透视显示技术。从图 l 匹配效 果图中清楚的看到，通过此技术，颅骨和面貌的匹配效果非 常好，基本上达到了我们的要求。
1和 2 。以原点为中心，
2 ，使得三角形都落在 1和 (a) f b1
圈 1 两倒颅’
和其皮肤重合效果圈 通过不断的试验和分析，发现在理论上是可行的。而且 匹配的程度应该是 l00
。但是，在实际的操作中，还是存 在着误差，存在误差的主要原因有：
(1) 三棱柱实物的平面不光滑， 直接影响平面拟合精度。由于用
(上接第 152页) = 。s 一
瓣函数l厂 2在其定义域有无数个局部极大点，只有一个全局 极大点 A (0． 0，0． 0)= 1 ． 0，但由于变量的取值范围大，最大值 峰周围有一圈脊 ，它们...
篇三：交叉遗传的概念
决定和伴性遗传一、 性别决定1901年， 麦克朗首次发现性染色体。1、 XY型人：
女 两条同型的性染色体－XX男 两条异型的性染色体－XY女只产生一种含X的卵细胞， 男产生含X或Y的精子且比值为1：
1， 所以子代的性别比例为1：
1。
例如：
所有的哺乳动物和多种昆虫，某些鱼类、 两栖类以及一些雌雄异株植物。
基因型ＸＹ基因型ＸＸ配子ＸＹＸ亲代╳子代ＸＸＸＹ性别比１ ：
１
鸡的性别决定方式与人类的正好相反，雌性个体的两条染色体是异型的雌性个体的两条染色体是异型的（ZW）
， 雄性的是同型的（ZZ）
。2、 ZW型例如：
鸟类、 鳞翅目昆虫、 某些两栖类
性别主要由性染色体决定， 除此之外，有些生物的性别决定还与受精与否，基因的差别以及环境条件的影响等密切有关。蛙蛙：
蝌蚪孵化时：
20℃
♀ ：
♂ ＝1：
1蝌蚪孵化时20℃ ♀♂11全为雄性后螠30℃ 自由游泳：
中性落在海底：
雌性30℃落在雌虫口吻上：
雄虫
男性患者女性患者
[ [ 理性思维理性思维]
]
家族之谜analyze the transmission pattern of
the
disease家族之谜[探究]红绿色盲是____染色体上的____性遗传病X隐XYXXXXXY道尔顿XXXY道尔顿弟弟道尔顿的家庭
男性女性6种婚配方式 =女3种基因型 ×男2种基因型• 人的正常色觉和红绿色盲的基因型和表现型表现型基因型XbYXBYXBXB正常XBXb正常携带者XbXb色盲正常色盲
• 男女婚配方式XBXBXBYx1233XBXbXBXbXBYXBYXBXBXbYx无色盲男男：
50％ 女：
050％ 女0特点1:男>女无色盲546xXbXbXBYxXBXbXbYxXbXbXbYx男：
100％ 女：
0男：
50％ 女：
50％都色盲
一、 伴X染色体隐性遗传病的特点：1、 男性患者多于女性患者2、 交叉遗传
二、 伴性遗传1、 概念：
人们把性染色体上的基因所控制的性状与性别相关联的遗传现象叫做伴性遗传如：
红绿色盲2、 遗传图解见课本
4、 特点：隔代遗传交叉遗传交叉遗传男性多于女性
1. 人类的血友病是一种伴性遗传病。
由于控制血友病的基因是隐性的， 且位于X染色体上， 以下不可能的是A． 携带此基因的母亲把基因传给他的儿子B ．C． 患血友病的父亲把基因传给女儿患 血 友 病 的 父 亲 把 基 因 传 给 儿 子D． 携带此基因的母亲把基因传给女儿答案：
B2. 血友病属于隐性伴性遗传病， 某人患血友病， 他的岳父表现正常， 岳母患血友病， 对他的子女表现型的预测应当是()Ａ． 儿子、 女儿全部正常B． 儿子患病， 女儿正常C． 儿子正常， 女儿患病出现患者D． 儿子和女儿中都有可能答案：
D
三、 抗维生素D佝偻病抗维生素D佝偻病是由位于X染色体上的显性致病基因控制的一种遗传性疾病。
患者由于对磷钙吸收不良而导由于对磷、 钙吸收不良而导致骨发育不良障碍。
患者常表现为X型（或O型）
腿、 骨骼发育畸形（如鸡胸）
、 生长缓慢等症状。
练习3. 人类某种遗传病的患者， 女性患者约是男性患者的二倍，致病基因可能是（）A显性基因位于常染色体上 B、 隐性基因位于常染色体上C、 显性基因位于X染色体上 D、 隐性基因位于X染色体上4. 抗维生素D佝偻病是位于X染色体上色显性致病基因决定的种遗传病这种疾病的遗传特点之决定的一种遗传病， 这种疾病的遗传特点之一是答案：
C是答案：
DA． 男患者与女患者结婚， 其女儿正常B． 男患者与正常女子结婚， 其子女均正常C． 女患者与正常男子结婚， 必然儿子正常女儿患病D． 患者的正常子女不携带该患者传递的致病基因
4. 甲图为人的性染色体简图。
X和Y染色体有一部分是同源的(甲图中I片段) ， 该部分基因互为等位：
另一部分是非同源的(甲图中的Ⅱ —1， Ⅱ —2片段) ， 该部分基因不互为等位。
请回答：(1) 人类的血友病基因位于甲图中的片段。Ⅱ －2不一定， 例如母本为XaXa， 父本为XaYA， 则后代男性个体为XaYA， 全部表现为显性性状； 后代女性个体为XaXa， 全部表现为隐性性状。(2) 在减数分裂形成配子过程中， x和Y染色体能通过互换发生基因重组的是甲图中的片段。Ⅰ(3) 某种病的遗传系谱如乙图， 则控制该病的基因很可能位于甲图中的片段。(4) 假设控制某个相对性状的基因A(a) 位于甲图所示X和Y染色体的I片段， 那么这对性状在后代男女个体中表现型的比例一定相同吗?试举一例____Ⅱ －1
作业：伴性遗传练习题：
1－8、 13明天带新课堂
伴性遗遗传概念人类红绿色盲遗传（X染色体隐性遗传病）男性色盲患者多于女性患者交叉遗传一般为隔代遗传小结：抗维生素D佝偻病（X染色体显性遗传病）伴性遗传在实践中的应用女性色盲患者多于男性患者代代有患者， 具有世代连续性
有中生无生女儿常显常显无中生有隐性无中生有生女儿常隐
总结：
1.伴性遗传和基因分离定律的关系。伴性遗传是研究存在于性染色体上的一对等位基因控制的一对相对性状的遗传规律；一对等位基因控制的一对相对性状的杂交实验遵循基因的分离定律， 因此伴性遗传属于基因的分离定律。
但由于性染色体X、属于基因的分离定律。
但由于性染色体X、Y在形态上存在着差异， 其上的基因也存在着差异， 故伴性遗传有其特殊性， 即其性状的遗传表现出与性别相联系， 所以在判断基因型、 表现型和计算概率时， 也要和性别联系起来。
总结：2、 伴性遗传与基因自由组合定律的关系。在分析既有性染色体又有常染色体上的基因控制的两对相对性状的遗传时， 由性染色体上基因控制的性状遗传按伴性遗传处理， 由常染色体上基因控制的性状遗传按基因分离定律处理， 整体上则按基因的自由组合定律处理。
篇四：交叉遗传的概念
眼镜 骆驼 582017 高考志愿填报专业目录
有 色觉异常时，报考时要回避哪些专业？ 有色觉 异常的考生，要根据色觉异常的程度回避一些对色觉有要求的专业，如：
化学类、化工与制药类、药学类、生物科学类、公安技术类、地质学类、医学类各专业；生物工程、生物医学工程、动物医学、心理学等专业 。
这是 由于这些考生的辨色能力比色觉正常者差，容易出现辨色障碍，难以胜任上述工作。
遗传病和 遗传家族 系谱 图的 分 析 遗传病 的概念：遗传物质异常引起的疾病 。
遗传病的种类( ( 根据致病原因）
单基因遗传病
1 X 连锁隐性 遗传病
2 常染色体隐性遗传病
3 X 连锁显性遗传病
4 常染色体 显性 遗传病
5 Y Y 连锁遗传病
多基因遗传病
染色体异常遗传病
由一对等位基因控制的疾病 。
• 第一步确定: 不在Y 染色体上 • 第二步确定：是显性还是隐性？ 无中生有：隐性遗传病 若为显性则：A 患病，a 正常
aa
aa 所以为隐性：B 正常，b 患病 B(
)
B(
)
bb A(
) 一般不可能 b
b 请判断 遗传家族系谱 图遗传病为何种遗传方式？
隐性遗传病：
• 典型遗传家族系谱—— 无中生有
1 、X 染色体隐性遗传病 • 特点：
• ①一般隔代遗传（ 无中生有 ）
• ②交叉遗传( 父正女正、母病儿病) • ③男性患者多于女性患者 常染色体隐性遗传病
X X 染色体隐性遗传病
常染色体隐性遗传病
病例：红绿色盲、血友病 典型遗传家族系谱 若父亲不携带致病基因则为
. .
X X 隐性遗传病
• 第一步确定: 不在Y 染色体上 • 第二步确定：
是隐性 • 第三步：在何种染色体上（X/ 常染色体）？ 请大家判断下图为何种遗传方式？
X 隐：
父正女正、母病儿病 矛盾则为常染色体隐性遗传病
2 、常染色体隐性遗传病 • 特点：
• ①一般隔代遗传（ 无中生有 ）
• ②男性女性患病率一般相同。
常染色体隐性遗传病
X X 染色体隐性遗传病
常染色体隐性遗传病
病例：白化病、 苯丙酮尿症 典型遗传家族系谱
显性遗传病 典型遗传家族 系谱—— 有 中生 无 为显性：B 患病，b 正常 B(
)
B(
)
bb b
b
3 、X 染色体显性遗传病 • 特点：
• ①一般世代相传（连续遗传）
• ②交叉遗传( 父病女病、母正儿正)
• ③女性患者多与男性患者 常染色体显性遗传病
X X 染色体显性遗传病
常染色体显性遗传病
病例：抗D 性佝偻病 典型遗传家族系谱
4 、常染色体显性遗传病 • 特点：
• ①一般世代相传（连续遗传）
• ②男性女性患病率一般相同。
常染色体显性遗传病
X X 染色体显性遗传病
常染色体显性遗传病
病例 ：多指 （趾）、并指（趾）
典型遗传家族系谱
5 5 、Y Y 连锁遗传病
特点：
• 父传子、子传孙（ 男传男 ）
• 具有世代连续性，也称限雄遗传。
• 毛耳症
典型遗传家族系谱
连一连：
请大家指出下列遗传病各属于何种类型？
（1 1 ）白化病、苯丙酮尿症
A. 常隐
（2 2 ）
21 三体综合征
B. X 显
（3 3 ）抗维生素 D 佝偻病
C.X 隐
（4 4 ）红绿色盲、血友病
D. 多基因遗传病
（5 5 ）青少年型糖尿病
E. 常染色体病
遗传
方式
遗传特点
病例
遗传系谱标志图
单基因遗传病
X X 隐性遗传病
常隐性遗传病
X X 显性遗传病
常显性遗传病
Y Y 连锁遗传病
①一般 隔代遗传② 交叉遗传( ( 父正女正、母病儿病) ) ③ 男性患者多于女性患者
①一般 隔代遗传②男女患病率 一般相同
①一般 世代相传② 交叉遗传( ( 父病女病、母正儿正 ) ③ 女性患者多与男性患者
① 一般 世 代遗传②男女患病率 一般相同
男传男 、 具有世代连续性，也称限雄遗传。
红绿色盲血友病
白化病、苯丙酮尿症
抗D D 性佝偻病
多指（趾）、并指（趾）
毛耳症
典型遗传家族系谱 的 判断三步曲：
1. 确认或排除Y 染色体遗传 2. 判断致病基因是显性还是隐性 3. 确定致病基因是位于常染色体上还是X 染色体上。
有中生无
无中生有
隐性 显性 父病女病、母正儿正
父正女正、母病儿病
X X 染色体隐性遗传病：
X X 染色体显性遗传病：
最可能（伴X 染色体显性遗传病）
最可能（伴Y 遗传病）
分析 ：
请大家判断下 图最可能为 何种遗传方式？
1 、符合X 显：父病女病、母正儿正 ； 2 、连续遗传；3 、女性患者多 可能 （伴X 隐/显、常显/ 隐）
• 最可能为X 染色体的显性遗传病的是 • 最可能为X 染色体的隐性遗传病的是 • 最可能为Y 染色体遗传的是 • 最可能为常染色体遗传的是 B C 、E D A 、F 【练习】判断 下列遗传病 的遗传方式：
X X 染色体隐性遗传病：父正女正、母病儿病
X X 染色体显性遗传病：父病女病、母正儿正 隐性 隐性 隐性
【综合应用】
1 、 （2017 年 等级 考试 研究试 测）
回答下列关于人类遗传病的问题。（12 分）
亨廷顿舞蹈病和血友病、白化病都是单基因遗传性疾病，亨廷顿舞蹈病患者常于症状出现后的4 ～20 年间死亡。
1 ）
． （2 分）据血友病的遗传方式分析，若女儿患病，则双亲的可能情况是
（多选）。
• A ．双亲都患病
• B ．父亲患病母亲不患病 • C ．双亲都不患病
• D ．母亲患病父亲不患病
AB X X h h X X h h
X X H H X X h h 或
X X h h X X h h
X X h h Y Y
↓
正常 —X X H
血友病 —X X h h
白化病为常隐、血友病为X X 隐
对某个家系调查发现：一对表现型正常的夫妇生出了一个表现型正常的儿子和一个患血友病的女儿， 如 下 图所 示。
I
II
2 1 1 2 正常男性、女性 患病的男性、女性 2 ）
．（2 分）据此分析，该女儿患有血友病的可能原因有
（多选）。
• A ．I-1 和I-2 同时发生了基因突变 • B ．I-1 和I-2 都是致病基因的携带者 • C ．I-1 发生了基因突变，I-2 是致病基因的携带者 • D ．I-2 发生了基因突变，I-1 是致病基因的携带者 AC X X h h X X h h
X X H H Y
X H H X X H H 或
X X H H X X h h
• 某对夫妇中，丈夫为白化病患者而非血友病患者，妻子为血友病患者而肤色正常。他们的儿子患有白化病同时患有血友病。
• 32 ．（6 分）请画出该家系的系谱图（注意用不同方式标注白化病和血友病患者），并以A-a 表示 白化病，B-b 表示血友病，标注出父亲和妻子的相关基因型 。
aaX b b Y Y
aaX B B Y Y
A( )X X b b X X b b
a a
• 对某个亨廷顿舞蹈病家系调查结果如图17 所示。
正常男性、女性 患病的男性、女性 9 I
II
10 2 5 1 3 4 6 7 III
8 11 12 • 3 ）
．（2 分）据此能够确定：亨廷顿舞蹈病的遗传方式不可能是
。
• ①伴X 隐性遗传 ②伴X 显性遗传 • ③常染色体显性遗传 ④常染色体隐性遗传 • ⑤伴Y 染色体显性遗传
⑥伴Y 染色体隐性遗传 ⑤⑥ ①② X 显：父 病女病、母正儿正 X 隐：父 正女正、母病儿病
• 2 、（2017 奉贤 区 等级考 二 模 ）
回答有关人类遗传病及其预防的问题 。（14 分）
• β 地中海贫血是一种遗传性溶血性贫血症，在我国南方发病率较高，患者不能产生正常β 珠蛋白( 正常β 珠蛋白基因的长度为4.4Kb ，异常β 珠蛋白基因的长度为3.7Kb ，1Kb=1000 对碱基) 。本病目前尚无理想的治疗方法。有一个家庭的遗传系谱如图26 所示(II-2 是胎儿，情况不详) 。
1 ）．（2 分）据图26 判断该病的遗传方式是_____染色体上的______ 性遗传病。
2 ）．（2 分）II-1 体细胞β 珠蛋白基因的长度是
_______Kb 。
第一步：
第二步：
：
第三 步：
无中生有为隐性 又与X X 隐性：
父正女正、母病儿病 矛盾
隐
常
aa Aa
Aa 3.7
不是Y 染色体遗传病
• 3 3 ）．（1 1 分）
产前检查可以预防遗传病患儿的出生，为了确定 II- -2 2 是否患有该种遗传病，可采用的最佳产前检查方法是（
）。
• A. 进行B B 超检查，根据其性别来判断其是否患病
• B. 进行染色体分析，根据其染色体的形态、数目来判断其是否患病
• C. 进行相关基因的检测，根据其基因的长度来判断其是否患病
• D. 在显微镜下观察胎儿的红细胞，看起形状是否正常来判断其是否患病
C C
AA
Aa
aa 1:
2:
1
图26 中的II-1 与图27 中所示另一家族中的男性 Ⅱ-3结婚， Ⅱ-3 家族遗传有高胆固醇血症（如图27 ），该病是由于低密度脂蛋白受体基因发生突变导致。Ⅱ-7 不携带致病基因。
X X 显性：
父病女病、母正儿正
X X 隐性：
父正女正、母病儿病
矛盾 盾 若为常隐 bb
B(
) bb b
图26 中的II-1 与图27 中所示另一家族中的男性 Ⅱ-3结婚， Ⅱ-3 家族遗传有高胆固醇血症（如图27 ），该病是由于低密度脂蛋白受体基因发生突变导致。Ⅱ-7 不携带致病基因。
X X 显性：
父病女病、母正儿正
X X 隐性：
父正女正、母病儿病
矛盾 盾 若为常显
B(
)
bb bb b
4 ）． （4 分）据图27 可判断该病的遗传方式为
，
并写出判断的理由
。
常染色体显性遗传病 1 号、6 号有病排除伴Y 染色体遗传病；1 号有病4 号没病排除伴X 染色体显性遗传病；10 号有病7 号正常排除伴X染 染色体隐性遗传病；10 号有病7 号不携带致病基因排除了常染色体隐性遗传病的可能性 。
。
（排除Y 染色体给1 分；排除 除X 染色体给1 分，排除常隐给1 分）（合理即给分）
X X 显性：
父病女病、母正儿正
X X 隐性：
父正女正、母病儿病
• 5 ）．（2 分）图26 中II-1 与图27 中的 Ⅱ-3 彼此不携带对方家族的致病基因，两人育有一子，这个孩子携带高胆固醇血症致病基因的概率是 __ 。
常显
B(
)
bb bb b bb
B(
)
bb bb b 1\2bb 1\2Bb Bb=1\2x1\2=1\4 1\4
• 6 ）．（3 分）图27 中，属于 Ⅱ-3 的旁系血亲有 ___________ 。
我国婚姻法规定禁止近亲结婚，其遗传学依据是 （
）。
A ．近亲结婚者后代必患遗传病
B ．近亲结婚者后代患隐性遗传病的概率增大 C ．人类的遗传病都是由隐性基因控制的
D ．非近亲结婚者后代肯定不患遗传病
Ⅱ-4 、 Ⅱ-6 、 Ⅲ-8 、 Ⅲ-9 、 Ⅲ-10
B
• 血友病 为一组遗传性凝血功能障碍的出血性疾病，其共同的特征是活性 凝血活酶生成障碍 ，凝血时间延长，终身具有轻微创伤后出血倾向，重症患者 没有明显外伤也可 发生“自发性”出血 。
• 血友病—— 皇室 病 X 染色体隐性遗传病
1840 年2 2 月 ， 维多利亚 女王和她的 表哥 结婚 。
4 4 个 男孩有3 3 个 患血友病，5 5 个女孩大部分是携带者 嫁 到了西班牙、俄国和欧洲的其他 王室 怎么 治疗？
苯丙酮尿症
苯丙酮尿症患者 缺少 了 正常 基因 ， 导致体细胞中 缺少一种 酶 ，从而使 进入人体的 苯丙氨酸 不能被人体代谢变成酪氨酸，而 转变成苯丙酮酸 。
苯丙酮酸 在体内积累过多，会对婴儿的 神经系统造成 不同程度的 损害 。
患 儿在３～４个月后出现智力低下，头发色黄，患儿尿中排出大量的苯丙酮酸等代谢产物，使尿有一种特殊的鼠尿臭味。
常染色体隐性 遗传病—— 苯丙酮尿症
抗维生素D D 佝偻病
X 染色体显性遗传病
多指症
并 并 指症 常染色体显性遗传病
篇五：交叉遗传的概念
章 遗传算法4.1遗传算法概述4.1 .1生物学中的遗传概念4.1 .2遗传算法的基本思想4.1 .3遗传算法的一般流程遗传算法的4.1 .4遗传算法的特点4.1 .5应用举例4.2 遗传算法的理论基础4.2.1遗传算法的模式理论4.2.2遗传算法实现中的一些基本问题201 4-3-25第四章 遗传算法1般流程一个优化问题201 4-3-25第四章 遗传算法2
遗传算法(Genetic Algorithma, GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。 遗传算法的创立有两个研究目的：
一是抽象和严谨地解释自然界的适应过程； 二是为了将自然生物系统的重要机理运用到工程系统、计算机系统和商业系统等人工系统的设计中计算机系统和商业系统等人工系统的设计中。 遗传算法在计算机上模拟生物的进化过程和基因的操作， 并不需要对象的特定知识， 也不需要对象的搜索空间是连续可微的， 它具有全局寻优的能力。2014-3-25第四章 遗传算法3
在生物细胞中， 控制并决定生物遗传特性的物质是脱氧核糖核酸， 简称DNA。
染色体是其载体。DNA是由四种碱基按一定规则排列组成的长链。
四种碱基不同的排列决定了生物不同的链。
四种碱基不同的排列决定了生物不同的表现性状。
例如， 改变DNA长链中的特定一段（称为基因）
， 即可改变人体的身高。细胞在分裂时， DNA通过复制而转移到新产生的细胞中， 新的细胞就继承了旧细胞的基因。4.1 .1生物学中的遗传概念2014-3-25第四章 遗传算法4
有性生殖生物在繁殖下一代时， 两个同元染色体之间通过交叉而重组， 亦即在两个染色体的某一相同位置处DNA被切断， 其前后两串分别交叉形成两个新的染色体。在细胞进行复制时可能以很小的概率产生某些复制差错从而使DNA发生某种变异些复制差错， 从而使DNA发生某种变异， 产生新的染色体。产2014-3-25第四章 遗传算法5这些新的染色体将决定新的个体（后代）
的新的性状。
在一个群体中， 并不是所有的个体都能得到相同的繁殖机会， 对生存环境适应度高的个体将获得更多的繁殖机会； 对生存环境适应度较低的个体， 其繁殖机会相对较少， 即所谓自然选择。
而生存下来的个体组成的群体，其品质不断得以改良其品质不断得以改良， 称为进化。称为进化2014-3-25第四章 遗传算法6
遗传算法从代表问题可能潜在解集得一个种群开始， 首先必须实现从性状到基因得映射，即编码工作（如二进制编码）
。初代种群（编码集合）
产生后汰的原则， 根据个体适应度大小挑选（选择）个体， 进行复制、 交叉、 变异， 产生出代表新的解集的群体， 再对其进行挑选以及一系列遗传操作， 如此往复， 逐代演化产生出越来越好的近似解。按照优胜劣4. 1. 2 遗传算法的基本思想2014-3-25第四章 遗传算法7 初代种群（编码集合）
产生后， 按照优胜劣
挑选（选择）
：
通过适应度的计算， 淘汰不合理的个体。
类似于自然界的物竞天择.复制：
编码的拷贝， 类似于细胞分裂中染色体的复制。交叉：
编码的交叉重组， 类似于染色体的交叉重组叉重组。变异：
编码按小概率扰动产生的变化， 类似于基因的突变。 这个过程将导致种群像自然进化一样， 后代种群比前代更加适应环境， 末代种群中得最优个体经过解码（从基因到性状的映射）
， 可以作为问题近似最优解。2014-3-25第四章 遗传算法8
①随机产生初始种群， 个体数目一定， 每个个体表示为染色体的基因编码；② 计算个体的适应度， 并判断是否符合优化准则， 若符合， 输出最佳个体及其代表的最优解， 并结束计算， 否则转第③步；4.1 .3 遗传算法的一般流程2014-3-25第四章 遗传算法9③ 依据适应度选择再生个体， 适应度高的个体被选中的概率高， 适应度低的个体可能被淘汰；
④ 按照一定的交叉概率和交叉方法， 生成新的个体;⑤ 按照一定的变异概率和变异方法， 生成新的个体;⑥ 由交叉和变异产生新一代的种群， 返回第②步②步。2014-3-25第四章 遗传算法10
产生初产生初始种群始种群计算计算适应度适应度是否满足是否满足优化准则优化准则最佳个体最佳个体选择选择编码编码（性状到基因）（性状到基因）解码解码（基因到性状）（基因到性状）Y YN N父父 代代2014-3-25第四章 遗传算法11交叉交叉变异变异子子代代开始开始结束结束
4.1 .4 遗传算法的特点 常规优化算法：解析法：
只能得到局部最优解， 且要求目标函数连续光滑及可微信息；数连可2014-3-25第四章 遗传算法12 枚举法：
虽然克服了这些缺点， 但计算效率太低， 且对于实际问题往往由于搜索空间大而不能将所有的情况都搜索到； 动态规划法：
存在“指数爆炸” 问题， 它对于中等规模和适度复杂性的问题， 也常常无能为力。
同常规算法相比， 遗传算法有以下特点：① 遗传算法是对参数的编码进行操作， 这样提供的参数信息量大， 优化效果好。② 遗传算法是从许多点开始并行操作， 因而可以有效地防止搜索过程收敛于局部最优解。③ 遗传算法通过目标函数来计算适配值，而不需要其他推导和附加信息， 从而对问题的依赖性小。④ 遗传算法的寻优规则是由概率决定的，而非确定性的。2014-3-25第四章 遗传算法13
⑤ 遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜索。⑥ 遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，因而应用范围较广。⑦ 遗传算法具有并行计算的特点， 因而可通过大规模并行计算来提高计算速度。2014-3-25第四章 遗传算法14⑧ 遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。⑨ 遗传算法计算简单， 功能强。
例：
求最大值：f(x)=x*sin(10*pi*x)+2.0
x∈[-1, 2].（x=1.85时， 可取得该区间上的最大值3.85）（x 1.85时， 可取得该区间上的最大值3.85）4.1 .5 应用举例"xx2014-3-25步：第四章 遗传算法15① 编码：
通常采用二进制编码， 将某个变量值代表的个体表示为一个二进制串， 串长取决于求解的精度。
本题取位串为22位， 将一个二进制串（b21b20…b0）
转化为区间[-1, 2]内对应的实数值很简单， 只需要采取以下两
2014-3-25第四章 遗传算法16
I.将一个二进制串（b21b20…b0）二进制数化为十进制数; 2代表的xbbbbiii10210202021)2()(2014-3-25第四章 遗传算法17II.x’对应的区间[-1, 2]内的实数：12) 1(20 . 122"xx
例如， 一个二进制串s1=<1000101110110101000111>表示实数0.637197。算法如下:x’= (1000101110110101000111)2=2288967x = -1.0+2288967*3/(222 - 1)=0.637197二进制位串<0000000000000000000000>与<1111111111111111111111>， 则分别表示区间的两个端点－1和2。2014-3-25第四章 遗传算法18
② 产生初始种群：一个个体由串长为22的随机产生的二进制串组成染色体的基因码， 我们可以产生一定数目的个体组成种群， 种群的大小（规模）
就是指种群中的个体数目。例如产生初始种群如下：1 <1000101110110101000111>s1=<1000101110110101000111>→x1=0.637197s2=<0000001110000000010000>→x2=-0.958972s3=<1110000000111111000101>→x3=1.6024662014-3-25第四章 遗传算法19
③ 计算适应度：对于个体的适应度计算， 考虑到本例目标函数在定义域内均大于0， 而且是求函数最大值， 所以直接引用目标函数作为适应度函数：f
(s)=f
(x)
(s：
二进制串； x：
实数变量)则：则：2014-3-25第四章 遗传算法20f
(s1)=f
(x1)=2.586345f
(s2)=f
(x2)=1.078878f
(s3)=f
(x3)=3.250650显然， 三个个体中S3的适应度最大， 为最佳个体。
④遗传操作选择根据适配值大小进行选择、 复制。I.2014-3-25第四章 遗传算法21
初始位串及适配值编号位串(s)十进制值(x) 适配值(f(x)) f(x)/∑f(x)110001011101101010001110.6371972.58634537.4%2014-3-25第四章 遗传算法2220000001110000000010000-0.9589721.07887815.6%311100000001111110001011.6024663.25065047.0%
1(37. 4%)2(15 6%)2(15. 6%)2014-3-25第四章 遗传算法233(47. 0%)
转动这个按权重划分的转盘3次， 从而产生3个下一代的种群。
这3个位串是上一代种群的复制， 有的位串可能被复制一次或多次，有的可能被淘汰。
适配值最好的有较多的拷贝， 平均的折中， 而最差的被淘汰了。2014-3-25第四章 遗传算法24
初始位串复制结果编号位串(s)f(x)/∑f(x)期望得到的复制数101101110101001010111111137.4%1.122014-3-25第四章 遗传算法252000000111000000001000015.6%0.473110111100001001110111147.0%1.41
II.交叉下面是经过选择操作的两个个体， 首先执行单点交叉， 如s2=<00000 | 01110000000010000>s3=<11100 | 00000111111000101>随机选择一个交叉点， 例如第5位与第6位之间， 交叉后产生新的子个体。s2’=< 00000 | 00000111111000101 >s3’=< 11100 | 01110000000010000 >2014-3-25第四章 遗传算法26这两个个体的适配值分别为：
f
(s2’)=f
(-0.998113)=1.940865f
(s3’)=f
( 1.666028)=3.459245个体s3’的适配值比其两个父体的适配值高。2014-3-25第四章 遗传算法27
III. 变异假设已经以极小概率选择了s3的第5个遗传因子(即第5位)变异， 遗传因子由原来的0变成1， 产生新的个体为s3’=< 1110100000111111000101 >( s3 =< 1110000000111111000101>)( s3 =< 1110000000111111000101>)2014-3-25第四章 遗传算法28计算该个体的适配值：f
(s3’)=f
(1.721638)=0.917743(变异之前f
(s3)=f
(1.602466)=3.250650)发现s3’的适配值比其父个体的适配值减少了。但……
但如果选择第10个遗传因子变异， 产生新的个体为s3”=< 111000000 ‘1’ 111111000101 >( s3 = < 111000000 0
111111000101>)f
(s3”)=f
(1.630818)=3.343555)(f
(s3)=f
(1.602466)=3.250650)2014-3-25第四章 遗传算法29又发现个体s3”的适配值比其父个体改善了。这说明了变异操作的“扰动” 作用。
⑤ 重复以上操作， 直至产生满足要求的个体。以下为使用“基本遗传算法软件SGA”得到的计算结果。C:\GA\OUTPUT.TXT2014-3-25第四章 遗传算法30
4.2.1遗传算法的模式理论从上一节简单遗传算法的操作中， 我们可以看到寻优问题的性能是朝着不断改进的方向发展的。
但是我们怎么能知道对某一特定问题使用遗传算法会得到优化或接近优化的解呢？2014-3-25第四章 遗传算法31
本节将进一步分析遗传算法的工作机理。1. 模式；2. 复制对模式的影响；3. 交叉对模式的影响；4 变异对模式的影响；2014-3-25第四章 遗传算法324. 变异对模式的影响；5. 遗传算法有效处理的模式数量。
1.模式 一个模式(Schemata)就是一个描述种群中在位串的某些确定位置上具有相似性的位串子集的相似性模板(Similarity Template)。 例如：
(即取位串的十进制数值的平方)位串x=01101110000100010011在上列种群里的各位串之间， 我们能发现具有某种相似性和这种相似性与高适配值之间具有某种因果关系。适配值f(x)=x2＝132＝169576643612014-3-25第四章 遗传算法33
位串01101110000100010011适配值16957664361 这种因果关系例如 这种因果关系例如：
凡是以“1”开始的位串，其适配值就高； 以“0”开始的位串的适配值就低。凡是以“1”开始的位串2014-3-25第四章 遗传算法34 这种相似性正是遗传算法有效工作的因素。根 据对种群中高适配置位串之间的相似性的分析， Holland提出了遗传算法的模式理论.
为了描述一个模式， 在用以表示位串的两个字符的字母{0,1}中加入一个通配符“*” ，就构成了一个表示模式用的三个字符的字母表{0， 1， *}。因此用三元素字母表{0， 1， *}可以构造出任意一种模式。任意种模式。2014-3-25第四章 遗传算法35一个模式与一个特定位串相匹配是指：
该模式中的1与位串中的1相匹配， 模式中的0与位串的0相匹配， 模式中的“*” 可以匹配位串中的0或1。
例如：例如：• • 模式模式00* 0000* 00匹配了两个位串匹配了两个位串{ 001 00,00000} ;{ 001 00,00000} ;模式模式* * 1 1 1 *1 1 1 * 可以和可以和{ 01 1 1 0, 01 1 1 1 , 1 1 1 1 0, 1 1 1 1 1 }{ 01 1 1 0, 01 1 1 1 , 1 1 1 1 0, 1 1 1 1 1 }中的任何一个位串匹配， 即与长度为中的任何一个位串匹配， 即与长度为5 5中 中中的任何个位串匹配， 即与长度为中的任何个位串匹配， 即与长度为 中 中间三位为“间三位为“1 ”1 ”的四个位串匹配；的四个位串匹配；• • 模式模式0* 1 * *0* 1 * * 则匹配了长度为则匹配了长度为5 5、 第一位为 为0 0、 第三位为、 第三位为1 1 的的8 8个位串{ 001 00, 001 01 , 001 1 0, 001 1 1 , { 001 00, 001 01 , 001 1 0, 001 1 1 , 01 1 00, 01 1 01 , 01 1 1 0, 01 1 1 1 }01 1 00, 01 1 01 , 01 1 1 0, 01 1 1 1 }• •2014-3-25第四章 遗传算法36、 第一位个位串
模式的思路为我们提供了一种简单而有效的方法， 使能够在有限字母表的基础上讨论有限长位串的严谨定义的相似性。应强调的是， “*” 只是一个元符号， 既是代表其他符号的一个符号。
它不能被遗传算法直接处理， 只不过是允许来描述特定长度和特定字母表的位串的所有可能相似性的符号特定字母表的位串的所有可能相似性的符号件。计算出所有可能的模式是一种非常有启迪性的工作。2014-3-25第四章 遗传算法37
一般地， 假定字母表的基数是k， 例如{0,1}的基数是2， 则定义在该字母表上的长度为l
的位串中所有可能包含的最大模式数为（k+1)l， 原因是在l个位置中的任何一个位置上都可以取k个字符中的任何一个及通配符“*” ， 即共有k+1个位置中的任何 一个位置的全排列数...