遗传算法源码

资 源 简 介

遗传算法源码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法，其核心思想是通过模拟生物进化过程来寻找最优解。算法通常包含以下关键环节：

初始化阶段会随机生成包含多个个体的初始种群，每个个体代表问题的一个潜在解。个体的编码方式根据问题特点选择，常见的有二进制编码、实数编码等。

适应度评估环节为每个个体计算适应度值，反映该解的质量。适应度函数的设计直接影响算法效果，需要准确对应优化目标。

选择操作根据适应度值筛选优秀个体进入交配池，常用方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。高适应度个体有更大几率被选中，但需要保持适当选择压力以避免过早收敛。

交叉操作模拟生物有性繁殖，将选择出的父代个体通过单点交叉、多点交叉等方式生成新个体。交叉概率控制着种群探索新区域的能力。

变异操作为种群注入多样性，通过小概率改变个体部分基因防止算法陷入局部最优。变异率需要平衡探索与开发的关系。

终止条件通常设置为达到最大迭代次数或适应度满足阈值。最终输出历代最优个体作为问题解。

算法通过多代进化使种群整体适应度不断提高，特别适合解决复杂的非线性优化问题。参数设置和操作设计需要根据具体问题调整。