遗传算法介绍及源码

资 源 简 介

遗传算法介绍及源码

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，其核心思想是通过"选择-交叉-变异"的迭代过程逐步逼近问题的最优解。算法的运行机制模仿了自然界中的遗传和进化现象，将问题的解编码为染色体形式，通过适应度函数评估解的优劣，并应用遗传操作产生新一代解。

算法主要包含以下关键步骤：首先初始化随机种群，每个个体代表一个潜在解；然后计算个体的适应度值，用于衡量解的优劣；接着通过轮盘赌等选择策略保留优质个体；之后进行交叉操作，即交换两个个体的部分基因以产生后代；最后以一定概率对基因进行变异，引入新的可能性。

遗传算法特别适用于复杂的非线性优化问题，比如机器学习参数调优、路径规划、生产调度等场景。与传统优化方法相比，其优势在于不需要梯度信息，能够跳出局部最优解，且对目标函数形式没有严格要求。

实际应用中需要注意编码方式（二进制/实数编码）、适应度函数的合理设计以及遗传参数的设定（种群大小、交叉/变异概率等）。这些因素直接影响算法的收敛速度和解的质量。通过精心调参，遗传算法能够在合理时间内找到令人满意的近似最优解。