遗传算法代码

资 源 简 介

遗传算法代码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的智能优化算法，广泛应用于求解复杂优化问题。该算法通过模拟"适者生存"的进化机制，在解空间中高效搜索最优解。

算法核心流程包含以下关键步骤：首先随机初始化一个由候选解组成的种群，每个解被称为个体，用染色体编码表示。接下来通过轮盘赌选择法优先保留适应度较高（即目标函数值更优）的个体。在精英保留策略的加持下，每代最优个体会直接进入下一代，避免优秀基因丢失。

随后算法执行交叉操作，随机选择两个父代个体交换部分基因片段，产生新个体。变异操作则以小概率改变某些基因值，增加种群多样性。经过多代进化后，种群将逐渐收敛到全局最优解附近。

这种算法特别适合处理非凸、多峰等传统优化方法难以应对的目标函数。精英保留策略的加入能够保证算法收敛性，同时维持必要的探索能力。在工程优化、机器学习参数调优等领域都有成功应用案例。