“遗传算法”专题讲解及编程实现

资 源 简 介

“遗传算法”专题讲解及编程实现

详 情 说 明

遗传算法是一种受自然选择机制启发而形成的优化算法，它模拟生物进化过程中的遗传变异和自然选择过程来解决复杂的优化问题。这种算法特别适用于那些传统优化方法难以处理的非线性、多峰值问题。

遗传算法的工作流程通常包含几个核心阶段：首先初始化一个随机生成的种群，每个个体代表问题的一个可能解。然后通过适应度函数评估每个个体的优劣，适应度高的个体将有更大机会参与繁殖。接下来算法会执行选择操作，常见的选择策略包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。

在繁殖阶段，算法会使用交叉操作将两个父代个体的部分基因组合形成新个体，这模拟了生物界的基因重组。此外还会引入变异操作，即以较小概率随机改变某些基因值，这有助于维持种群的多样性并避免早熟收敛。经过多代进化后，种群会逐渐收敛到最优解附近。

遗传算法在工程优化、机器学习参数调优、路径规划等领域都有广泛应用。其优势在于不需要问题的梯度信息，且能并行搜索解空间。但需要注意合理设置种群规模、交叉概率、变异概率等参数，这些都会直接影响算法的收敛速度和最终解的质量。