GA算法源代码

资 源 简 介

GA算法源代码

详 情 说 明

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然界生物进化过程的智能优化算法。它通过模拟"物竞天择，适者生存"的进化机制来解决复杂的优化问题。

算法核心思想是将问题的解表示为"染色体"，通过选择、交叉和变异等操作模拟自然选择过程。整个算法流程通常包含以下关键步骤：

初始化阶段：随机生成一组候选解作为初始种群，每个解都被编码为染色体形式。 适应度评估：根据预设的优化目标计算每个个体的适应度值。 选择操作：根据适应度值选择优秀的个体进入下一代，通常采用轮盘赌、锦标赛等方法。 交叉操作：模拟生物的有性繁殖，组合父代染色体的部分基因产生新个体。 变异操作：随机改变某些基因值以增加种群多样性，防止早熟收敛。

遗传算法特别适用于解决复杂非线性问题，在机器学习、工程设计、金融分析等领域都有广泛应用。其优势在于不需要梯度信息，能够跳出局部最优解，但需要合理设置种群规模、交叉率和变异率等参数才能获得理想效果。