遗传算法求解最值问题详解

资 源 简 介

遗传算法求解最值问题详解

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，广泛应用于求解函数最值、组合优化等问题。其核心思想是通过模拟自然界的优胜劣汰机制，逐步逼近问题的最优解。

算法流程主要包含以下关键步骤：

首先需要构建初始种群，随机生成多个个体作为第一代解决方案。每个个体由染色体表示，通常采用二进制串或实数编码。

适应度评估阶段会计算每个个体的适应度值，也就是目标函数的计算结果。对于求最大值问题，函数值越大代表适应度越高。

选择操作模拟自然选择，采用轮盘赌或锦标赛等方法，优先保留适应度高的个体进入下一代。这个过程保证了优秀的基因能够延续。

交叉重组是算法的核心创新机制，选取两个父代个体进行基因交换，产生具有新特性的后代。单点交叉或多点交叉都是常用策略。

变异操作以较小概率随机改变某些基因位，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

通过反复迭代上述步骤，种群的平均适应度会不断提高，最终收敛到全局最优解或满意解附近。遗传算法的优势在于全局搜索能力强，对目标函数要求宽松，尤其适合复杂非线性问题的优化。