《遗传算法及其应用》

资 源 简 介

《遗传算法及其应用》

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的智能优化算法。它的核心思想借鉴了达尔文的"适者生存"理论，通过模拟自然选择、遗传和突变等机制来解决复杂的优化问题。

遗传算法的工作流程通常包括以下关键步骤：首先随机生成初始种群，每个个体代表问题的一个潜在解决方案；然后通过适应度函数评估每个个体的优劣；接着按照选择、交叉和变异的操作产生新一代种群；最后重复迭代直到满足终止条件。

这种算法在多个领域展现出色性能，特别是在传统优化方法难以处理的复杂问题上。在机器学习中可用于特征选择，在工程优化中可用于参数调优，在金融领域可用于投资组合优化等。其并行性和全局搜索能力使其成为解决NP难问题的有力工具。

遗传算法的优势在于不需要梯度信息，可以处理离散、连续、混合变量的问题，且对目标函数形式没有严格要求。但也存在收敛速度慢、参数设置依赖经验等局限性。