遗传算法 (GA)

资 源 简 介

遗传算法 (GA)

详 情 说 明

遗传算法是一种受自然选择和遗传学启发的搜索启发式算法，广泛用于解决优化和搜索问题。它模拟了生物进化中的选择、交叉和变异过程，通过迭代改进候选解来逼近最优解。

在遗传算法中，选择机制是核心组成部分，它决定了哪些个体更有可能将其基因传递给下一代。常见的选择策略包括轮盘赌选择、锦标赛选择和排名选择等。这些方法都基于"适者生存"原则，给予适应度更高的个体更大的繁殖机会。

轮盘赌选择将每个个体的选择概率与其适应度成正比分配，类似于赌场轮盘的分区。锦标赛选择则通过随机选取少量个体进行竞争来决出胜者，这种方法计算效率高且易于并行化。排名选择则首先对种群进行排序，然后根据排名而非绝对适应度值分配选择概率。

遗传算法的优势在于其全局搜索能力和对非线性问题的良好适应性。它不需要目标函数的导数信息，可以处理离散、连续和混合变量空间，并且对初始猜测不敏感。这些特性使其在工程优化、机器学习参数调优和组合优化等领域得到了广泛应用。