经典遗传算法讲义

资 源 简 介

经典遗传算法讲义

详 情 说 明

遗传算法作为模拟自然进化过程的经典优化方法，其核心思想借鉴了达尔文生物进化论中的自然选择机制。该算法特别适合解决复杂的非线性优化问题，其实现过程主要包含五个关键环节。

初始化种群阶段会随机生成一组可能解作为第一代个体，这些个体通常采用二进制串或实数编码的形式表示。适应度评估环节通过预设的评价函数对每个个体进行优劣排序，这个函数设计直接决定了算法的收敛方向。

选择操作模拟了自然界的优胜劣汰，常见的方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择，其本质是让优质个体获得更高繁衍概率。交叉算子实现了个体间的基因重组，单点交叉和均匀交叉是两种典型方式，这种操作维持了种群的多样性。变异算子通过小概率随机改变某些基因位，为算法提供了跳出局部最优的可能。

算法通过设定最大迭代次数或适应度阈值作为终止条件，整个流程体现了"生成-评估-选择-进化"的循环机制。在解决组合优化、参数调优等复杂问题时，遗传算法展现出比传统方法更强的鲁棒性。值得注意的是，算法性能很大程度上取决于选择压力、变异概率等关键参数的合理设置。