简单遗传算法

资 源 简 介

简单遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，其核心思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等机制来寻找问题的最优解。该算法特别适用于解决复杂的优化问题，如路由选择、接入控制等场景。

算法的运行流程主要包括以下几个阶段：首先进行种群初始化，随机生成一组候选解作为初始种群；然后通过适应度函数评估每个个体的优劣；接着进行选择操作，保留适应度高的个体；之后通过交叉操作产生新的后代；最后按一定概率进行变异操作以增加种群多样性。

该算法的优势在于其并行性和全局搜索能力，能够有效避免陷入局部最优解。通过调节交叉率、变异率等参数，可以平衡算法的探索与开发能力。对于初学者而言，理解这些基本操作及其背后的生物学原理，是掌握遗传算法的重要基础。