遗传算法原理

资 源 简 介

遗传算法原理

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法，适用于解决复杂的搜索和优化问题。其核心思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等机制，在迭代过程中逐步逼近最优解。

遗传算法的工作流程包括以下几个关键步骤： 初始化种群：随机生成一组可能的解（个体），构成初始种群。 适应度评估：为每个个体计算适应度值，衡量其对问题的解决能力。 选择：根据适应度值筛选较优个体进入下一代（如轮盘赌选择、锦标赛选择）。 交叉（重组）：模拟基因交换，组合父代个体的特征产生新个体。 变异：以一定概率随机改变个体的某些部分，增加种群多样性。 终止条件：达到预设迭代次数或适应度阈值时停止，输出最优解。

遗传算法的优势在于并行搜索和全局优化能力，常用于机器学习、工程设计和组合优化等领域。其实现需合理设计编码方式、适应度函数及遗传操作参数，避免早熟收敛等问题。