遗传算法实现50维函数优化，代码简单易懂，适合初学者。

资 源 简 介

遗传算法实现50维函数优化，代码简单易懂，适合初学者。

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，特别适合解决高维函数优化问题。对于50维的函数优化，遗传算法通过模拟基因的交叉、变异和选择过程逐步逼近最优解。

算法实现包含几个核心步骤：首先是初始化种群，随机生成一定数量的个体，每个个体代表一个50维的解向量。接着进入迭代优化过程，每一代中计算每个个体的适应度值，对应目标函数的计算结果。

选择操作会保留适应度较高的个体，可以采用轮盘赌或锦标赛等策略。交叉操作则模拟基因重组，通过交换父代的部分维度产生新的解。变异操作引入随机扰动，在部分维度上添加小的随机变化，维持种群多样性。

整个过程持续迭代直到满足终止条件，如达到最大代数或适应度趋于稳定。这种算法实现简单且易于理解，适合初学者学习进化算法的基本原理和实现方式。通过调整种群规模、交叉率和变异率等参数，可以平衡算法的探索和开发能力。