《遗传算法：理论、应用与软件实现》

资 源 简 介

《遗传算法：理论、应用与软件实现》

详 情 说 明

遗传算法是一种受自然选择机制启发的智能优化算法，广泛应用于机器学习、工程优化等领域。

核心思想 通过模拟生物进化的"选择-交叉-变异"过程，在解空间中高效搜索最优解。算法维护一个候选解群体，通过适应度函数评估优劣，保留优质个体并迭代进化。

关键优势 对目标函数没有连续/可导要求 擅长处理多峰、非线性复杂问题 具有天然的并行计算特性

典型应用场景 包括但不限于：参数调优、路径规划、神经网络结构搜索、生产调度等需要全局优化的领域。

实现要点 现代软件实现通常涉及种群初始化策略、自适应交叉率设计以及精英保留机制等优化技巧。部分框架还支持与其他AI算法（如模拟退火）的混合优化。