继续上次传的简单遗传算法，本次加入啦变异部分。

资 源 简 介

继续上次传的简单遗传算法，本次加入啦变异部分。

详 情 说 明

遗传算法中的变异操作是模拟生物进化中基因突变现象的重要机制。在原有选择-交叉流程基础上引入变异算子，能有效提升算法的探索能力，防止种群陷入局部最优。

变异操作的实现通常遵循以下逻辑流程：首先对完成交叉操作的新一代个体，以预设的小概率（通常1%-5%）随机改变其染色体上的某些基因值。对于二进制编码的个体，可以采用位翻转的方式；对于实数编码，则可在对应维度添加随机扰动。值得注意的是，变异概率的设置需要权衡算法的开发与探索特性——过高会导致随机游走，过低则减弱跳出局部最优的能力。

在工程实现上，变异算子需要与选择机制、交叉操作协同工作。优秀的变异策略应具备：保持种群多样性的能力、避免破坏高适应度个体的保守性、以及根据进化阶段动态调整参数的自适应性。典型的改进方向包括采用自适应变异概率、高斯变异等高级变异算子。

变异操作的加入使算法具备更完整的进化特征，既通过选择交叉保留优良基因，又通过变异持续探索新解空间，这种平衡机制是遗传算法成功应用的关键。后续可考虑结合精英保留策略，进一步优化算法收敛性能。