遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化方法，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进解决方案。在实现过程中，选择机制对算法性能起着决定性作用。

两种核心选择机制被广泛应用：玻尔兹曼选择和比例选择。玻尔兹曼选择受统计力学启发，引入温度参数控制选择压力，在高温状态下允许较差个体也有机会被选中，随着温度降低逐渐聚焦于优质个体。这种机制特别适用于避免早熟收敛的问题场景。

比例选择则采用更直观的方式，按照个体适应度在总体适应度中所占比例来决定其被选中的概率。虽然实现简单，但在适应度差异过大时可能导致选择压力失衡。

适应度函数的设计是整个算法的关键所在，需要根据具体问题领域来定制。好的适应度函数应该能够准确反映解决方案的质量，同时避免出现适应度值差异过大或过小的情况。典型的适应度函数可能需要考虑目标函数值、约束条件惩罚项以及解决方案的特定特征等因素。