自适应复制、交叉和突变的遗传算法

资 源 简 介

自适应复制、交叉和突变的遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，其核心思想是通过模拟生物进化中的复制、交叉和突变等操作，逐步改进候选解的质量。在传统遗传算法中，这些操作的参数通常是固定的，而自适应遗传算法则能根据种群的进化状态动态调整这些参数。

自适应复制机制会根据个体适应度自动调整选择概率，使得优质个体有更高几率被选中参与繁殖，同时避免过早收敛。交叉操作的自适应调整体现在根据种群多样性动态改变交叉概率，当种群趋于同质化时提高交叉率以增加多样性。突变操作的自适应策略则会随着进化代数的增加而降低突变率，帮助算法在早期保持探索能力，在后期加强开发能力。

这种动态调整策略让算法能够在全局探索和局部开发之间取得更好平衡，既避免了传统遗传算法容易陷入局部最优的问题，又提高了收敛速度。在实际应用中，自适应遗传算法特别适合解决复杂的多峰优化问题，如参数调优、路径规划等场景。