遗传算法原理简介

资 源 简 介

遗传算法原理简介

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，其核心思想来源于达尔文的自然选择学说和孟德尔的遗传学理论。它通过模拟自然界中生物的遗传、变异、选择和进化机制来解决复杂的优化问题。

算法的工作流程主要包含以下几个关键步骤：首先初始化一个随机生成的种群，每个个体代表问题的一个潜在解。然后通过适应度函数评估每个个体的优劣，适应度高的个体将有更大几率被选中参与繁殖。接下来进行选择操作，常见的方式有轮盘赌选择、锦标赛选择等。被选中的个体通过交叉操作产生后代，模拟生物的有性繁殖过程。最后以一定概率对个体进行变异操作，引入新的基因多样性。

这种算法具有全局优化能力强、对目标函数要求低、适用于大规模并行计算等优点，但也存在收敛速度慢、参数设置敏感等局限性。遗传算法已成功应用于机器学习、工程设计、金融建模等多个领域，成为解决复杂优化问题的重要工具之一。