遗传算法精讲（干货！！）

资 源 简 介

遗传算法精讲（干货！！）

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，它借鉴了生物进化中的遗传、变异和自然选择机制来解决复杂的优化问题。这种算法属于进化计算的分支，特别适合处理传统方法难以解决的离散、非线性和多峰值问题。

算法的核心思想是通过模拟"适者生存"的进化过程来逐步优化解决方案。首先随机生成一组候选解（称为种群），然后通过迭代评估每个个体的适应度值，优秀的个体有更高概率被选中参与繁殖。关键的遗传操作包括：选择机制（轮盘赌或锦标赛选择）、交叉重组（交换父代基因片段）和变异操作（随机改变部分基因）。

算法的性能很大程度上取决于适应度函数的设计，它决定了解决方案的优劣评判标准。在迭代过程中，种群会逐渐向最优解靠拢，同时通过保持多样性来避免陷入局部最优。典型的终止条件包括达到最大迭代次数或解的改进趋于稳定。

遗传算法在工程优化、机器学习参数调优、路径规划等领域都有广泛应用。其优势在于不需要问题的梯度信息，能够处理复杂的约束条件，但同时也存在收敛速度慢、参数敏感等局限性。实际应用中常需要结合问题特点调整选择策略和遗传操作概率。