遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，特别适合解决复杂的非线性问题。这种算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步优化解决方案。

算法的核心流程始于初始化随机种群。每个个体代表一个潜在解决方案，通常用二进制串或其他编码方式表示。在每次迭代中，系统会根据适应度函数（目标函数）评估所有个体的优劣，适应度越高表示解决方案越好。

选择操作采用轮盘赌等方式保留优秀个体，而交叉操作则让选中的个体交换部分基因，产生新的后代。变异操作以较小概率随机改变某些基因位，增加种群多样性。这种迭代过程持续进行，直到达到最大迭代次数或找到满意解。

遗传算法特别适合处理目标函数需要求最大值的问题，其中解可以表示为非负整数。算法能够处理边界约束条件，通过调整Myfun目标函数来适应不同问题需求。

关键参数包括初始种群规模、最大迭代次数n、交叉概率CP和变异概率P。这些参数需要根据具体问题精心调整。最终输出包含目标函数的最佳值F和对应的最优解向量X。

分布式进化是遗传算法的重要扩展，通过并行处理多个子种群来提高搜索效率。这种变体特别适合大规模优化问题，能够更快地探索解空间并避免早熟收敛。