该算法主要是基因遗传优化算法，非常实用，能有效解决权值确定。...

资 源 简 介

该算法主要是基因遗传优化算法，非常实用，能有效解决权值确定。...

详 情 说 明

遗传算法是一种受自然界生物进化启发的优化技术，通过模拟"适者生存"的自然选择机制来解决复杂优化问题。该算法特别适用于权值确定这类参数优化场景，其核心思想是将待优化参数编码为染色体形式，通过选择、交叉和变异等操作逐步改进解的质量。

算法执行过程首先初始化包含多个潜在解的种群，每个解由基因序列表示权值组合。然后评估每个解的适应度（即目标函数值），保留优秀个体进行繁殖。交叉操作交换父代基因片段产生新解，变异则引入随机扰动避免早熟收敛。经过多代进化后，种群逐渐收敛到最优权值组合。

相比传统优化方法，遗传算法具有并行搜索、全局优化和黑箱处理等优势，能有效处理非线性、多峰值的权值优化问题。实际应用中需注意种群规模、变异概率等超参数设置，以及适应度函数的设计，这些因素直接影响算法的收敛速度和优化效果。