人工智能算法之遗传算法

资 源 简 介

人工智能算法之遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是受到生物进化论启发而发展起来的一类智能优化算法。作为一种经典的群体搜索技术，它在解决复杂优化问题方面展现出独特优势。

该算法模拟自然选择过程，通过"适者生存"的机制逐步改进解决方案。其核心流程包括：

初始化阶段随机生成包含多个潜在解的种群 适应度评估环节根据目标函数对每个个体进行评分 选择操作保留高质量个体并淘汰劣质解 交叉和变异算子模拟生物繁殖过程产生新一代种群

遗传算法特别适合处理传统优化方法难以解决的NP难问题，如组合优化、参数调优等场景。在机器学习领域常用于特征选择、神经网络超参数优化等任务。对于初学者而言，理解其生物类比特性（染色体、基因、突变等概念）能帮助快速掌握算法本质。

现代改进版本常与其他算法融合，如配合局部搜索策略形成Memetic算法，或引入自适应机制提升收敛速度。注意该算法可能存在早熟收敛问题，需要通过适当调整选择压力、变异概率等参数来保持种群多样性。