使用遗传算法求函数的极小值的一个例子，使用遗传算法求函数的极小值的一个例子...

资 源 简 介

使用遗传算法求函数的极小值的一个例子，使用遗传算法求函数的极小值的一个例子...

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，在求解函数极小值问题上展现出独特优势。其核心思想是通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异机制，逐步逼近问题的最优解。

在求解函数极小值的场景中，算法首先会随机生成一组候选解（称为种群），每个解代表函数定义域内的一个点。通过计算每个解对应的函数值（即适应度），评估解的优劣。适应度越低的个体（对应函数值越小），被选中参与繁殖的概率越高。

迭代过程中，算法会通过交叉操作组合优质解的基因特征，产生新一代解；同时以小概率引入变异操作，保持种群多样性以避免陷入局部最优。经过多代进化后，种群中最优解的函数值将趋近于全局极小值。

这种方法特别适用于多峰函数或不可导函数的优化，其全局搜索能力避免了传统梯度下降法对初始值的敏感性。实际应用中需注意调整种群规模、变异率等超参数，以平衡收敛速度和解的精度。