遗传算法源码和资料

资 源 简 介

遗传算法源码和资料

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的智能优化算法，核心思想借鉴了生物进化中的"优胜劣汰"机制。算法通过维护一个候选解群体（种群），经过选择、交叉（重组）、变异等操作迭代优化，最终获得问题的最优或近似最优解。

典型实现包含以下关键环节： 种群初始化 - 随机生成或启发式构造初始解集 适应度评估 - 设计目标函数量化每个解的优劣 选择操作 - 轮盘赌/锦标赛等方法保留优质个体 遗传操作 - 通过交叉产生新解，变异引入多样性 终止条件 - 达到最大迭代次数或解的质量阈值

该算法在NP难问题（如TSP路径规划）、参数调优（机器学习超参数搜索）、工程设计等领域表现突出，其并行性和全局搜索能力使其区别于传统优化方法。进阶改进方向包括精英保留策略、自适应参数调整以及与其他算法（如模拟退火）的混合优化。