第7章_遗传算法及其应用

资 源 简 介

第7章_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，属于进化计算的重要分支。它通过模拟"适者生存"的自然选择机制来解决复杂的优化问题。

核心思想来源于达尔文的生物进化论，算法将问题解编码为"染色体"，通过选择、交叉和变异等操作逐代优化种群。每个解都被赋予适应度值，优质解有更高概率被保留到下一代。

典型应用场景包括： 组合优化问题（如旅行商问题） 参数调优（如神经网络超参数优化） 自动程序设计 机器学习特征选择

算法优势在于不需要梯度信息，能跳出局部最优解，特别适合处理非线性、多峰值的复杂优化问题。现代改进算法常与深度学习、强化学习等技术结合，在智能制造、金融建模等领域展现出强大生命力。