遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法，通过模拟自然选择过程来寻找复杂问题的最优解。它特别适用于传统优化方法难以处理的问题，如非线性、多峰或高维优化问题。

算法通常从随机生成的候选解（称为个体）群体开始。每个个体用染色体表示，通常是问题的编码解。关键操作包括选择、交叉和变异，模拟生物进化过程。

选择机制保留适应度较高的个体，类似自然界的优胜劣汰。适应度函数评估每个解的质量，指导算法向更优解进化。交叉操作组合两个亲本的基因材料，产生后代。变异操作随机改变某些基因，增加群体多样性，避免过早收敛。

遗传算法通过迭代应用这些操作逐步改进解的质量。经过多代进化后，群体趋向包含问题的最优或近似最优解。算法终止条件可以是达到最大代数、解质量满足要求或群体收敛。