基于GA的寻优计算

资 源 简 介

基于GA的寻优计算

详 情 说 明

遗传算法(GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法。它通过模拟"适者生存"的生物进化过程来解决复杂的优化问题。

算法核心思想是将问题的解编码为"染色体"，通过选择、交叉和变异等操作不断进化种群。每一代种群都会根据适应度函数进行筛选，优秀的个体有更大机会将基因传递给下一代。

典型的GA实现包含以下关键步骤：首先随机初始化种群，然后计算每个个体的适应度。接着通过轮盘赌选择等方法筛选出优势个体进行交叉重组，产生新的后代。最后对部分个体进行随机变异以增加多样性。

这种方法的优势在于不依赖于梯度信息，可以处理离散、非线性等复杂问题。在参数优化、路径规划、机器学习等领域有广泛应用。但需要注意参数设置如种群规模、变异率等会影响算法性能。