灰箱模型和遗传算法

灰箱模型和遗传算法之间的区别

灰箱模型 vs. 遗传算法

灰箱模型（Gray box）或概念模型（conceptual model），指那些内部规律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做的问题。通常采用演绎方法或专家知识，确定模型类别、结构，然后用归纳法计算模型参数。如气象学、生态学、经济学等领域的模型。在水利学上，结合流域观测数据和试验数据，根据物理过程为基础建立起来的模型，握力基础的结构和方程可能是经验或半经验方程。由于物理意义不是很明确，参数和变量很难通过实测数据获得。经常需要模拟（simulate），检验（verification），验证（validation）评估（evaluate）。通常概念模型是集总模型。 H. 遗传算法（genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）可抽象表示为染色體，使种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中评价整个种群的适应度，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。.

之间灰箱模型和遗传算法相似

灰箱模型和遗传算法有（在联盟百科）0共同点。

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什么灰箱模型和遗传算法的共同点。
什么是灰箱模型和遗传算法之间的相似性