简单函数优化的遗传算法程序

资 源 简 介

简单函数优化的遗传算法程序

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化技术，常用于求解函数极值问题。该算法通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异机制，逐步逼近问题的最优解。

在函数优化场景中，遗传算法首先随机生成一组候选解（称为种群），每个解对应函数的一个输入值。然后通过以下核心步骤循环迭代： 适应度评估：计算每个解对应的函数输出值，输出值越好则适应度越高。 选择操作：根据适应度高低，选择优质个体进入下一代。常用轮盘赌或锦标赛选择策略。 交叉重组：随机选取两个优质个体，通过交换部分特征产生新解。 随机变异：按小概率改变解的某些特征，增加种群多样性。

经过多代进化后，种群中的优质个体会逐渐收敛到函数的最优解附近。算法终止条件可以是达到最大迭代次数，或最优解的改善趋于稳定。

这种方法的优势在于不需要计算目标函数的梯度信息，适用于非连续、多峰等复杂函数优化场景。但需要注意合理设置种群规模、变异概率等参数，避免过早收敛或计算效率低下。