遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的智能优化算法，其核心思想是通过模拟自然选择过程来寻找最优解。算法通过编码将问题解表示为染色体形式，然后经过选择、交叉和变异等操作逐步优化种群。

典型的遗传算法流程包含几个关键环节：首先需要设计合适的编码方式将解空间映射到遗传空间，二进制编码和实数编码是两种常见策略。解码过程则是将染色体还原为实际解。选择策略决定了哪些个体能够进入下一代，轮盘赌选择和锦标赛选择是常用方法。

交叉操作模拟生物有性繁殖，通过交换父代染色体的部分基因产生新个体，单点交叉和多点交叉是典型实现方式。变异操作则通过随机改变某些基因位维持种群多样性，避免陷入局部最优。

在算法执行过程中，每一代都会评估个体适应度，保留优质基因，最终通过迭代收敛到满意解。这种算法特别适合复杂非线性问题的优化，可以扩展到多目标优化场景，通过调整适应度函数和选择策略来平衡多个优化目标。