遗传算法源代码

资 源 简 介

遗传算法源代码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的智能优化算法，其核心思想是通过选择、交叉和变异等操作逐步改进种群中的个体质量。这个实现展示了遗传算法的典型初始化过程和迭代框架。

在种群初始化阶段，算法创建了100个个体（pop_size=100），每个个体使用42位二进制编码（m=42），其中前21位（m1=21）表示变量x1，后21位（m2=21）表示变量x2。这种编码方式将连续变量转换为二进制形式，便于后续的遗传操作。

算法采用二进制随机生成的方式创建初始种群，每个基因位随机选择0或1。这种随机初始化保证了种群的多样性，为后续的进化提供了足够的基因素材。

迭代过程通过delta变量控制，当适应度的变化小于0.01时停止。在每次迭代中，算法会对种群中的个体进行评估，并执行选择、交叉和变异等操作。虽然代码中未显示完整的适应度评估过程，但可以推断系统会根据目标函数计算每个个体的适应度值。

这个实现展示了遗传算法的标准流程框架，包括种群初始化、基因编码和迭代优化的基本结构。后续可以在此基础加入完整的选择机制、交叉算子和变异算子等核心组件，使算法能够有效地进行优化搜索。