遗传算法原理及应用

资 源 简 介

遗传算法原理及应用

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法，它模拟自然选择和遗传机制来解决复杂问题。该算法特别适用于在大型搜索空间中寻找近似最优解的场景。

算法工作原理通常包含以下几个核心步骤： 初始化阶段随机生成一组候选解，称为种群 评估每个个体的适应度，即解决问题的表现 选择适应度高的个体作为父代进行繁殖 通过交叉和变异操作产生新一代种群 重复迭代直到满足终止条件

在现实应用中，遗传算法展现出独特的优势。它能够处理非连续、非线性、多峰值的优化问题，且对目标函数的数学性质要求较低。典型应用领域包括调度优化、参数调优、神经网络架构搜索等场景。

相比传统优化方法，遗传算法的并行搜索特性使其不易陷入局部最优，但同时也存在收敛速度慢、参数敏感等问题。现代改进方向包括与其他算法的混合使用，以及针对特定问题的编码方案设计。