Continuous Genetic Algorithm

资 源 简 介

Continuous Genetic Algorithm

详 情 说 明

连续遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法，专门用于解决连续变量优化问题。该算法通过模拟自然选择过程来寻找最优解，特别适合处理复杂、非线性的目标函数。

算法从初始化一个随机群体开始，每个个体代表解空间中的一个潜在解。群体大小是关键的运行参数之一，直接影响算法的探索能力和计算效率。在每代迭代中，算法会执行三个主要操作：

首先是选择过程，利用选择参数来确定哪些优良个体有更高概率被保留到下一代。常见的选择策略包括轮盘赌选择或锦标赛选择，这些方法都倾向于保留适应度更高的个体。

随后的交叉操作通过染色体配对实现。在连续遗传算法中，单点交叉是常用的方法，即随机选择一个交叉点，然后交换两个父代个体在该点之后的基因片段，产生新的后代。这种操作有助于组合优良基因。

突变阶段则按照预设的突变率随机改变部分基因值，这是维持群体多样性的关键机制。适当的突变率可以防止算法过早收敛到局部最优解。

算法持续进行迭代，直到满足停止条件（通常是达到最大迭代次数）。每次迭代后都会评估当前群体的适应度，并保留最优个体作为当前找到的最佳解。整个过程体现了"适者生存"的自然选择原理，通过多代进化逐步逼近全局最优解。