遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，其核心思想借鉴了达尔文的生物进化论。该算法通过模拟自然界中"适者生存"的机制来解决复杂的优化问题。

算法流程通常包含以下几个关键步骤： 初始化种群：随机生成一组候选解作为初始种群 适应度评估：根据问题特性设计适应度函数，评估每个个体的优劣 选择操作：基于适应度进行选择，优秀个体有更高概率被保留 交叉操作：模拟基因重组，将父代特征传递给子代 变异操作：引入随机变化，增加种群多样性 迭代更新：重复上述过程直到满足终止条件

遗传算法的优势在于其全局搜索能力和对复杂问题的适应性。它不需要目标函数的梯度信息，可以处理离散、连续以及混合变量的问题。这种算法特别适用于传统优化方法难以解决的NP难问题。

理解遗传算法的关键在于把握其生物进化隐喻：种群代表候选解集合，染色体对应解的编码，基因则是解的组成部分，适应度函数决定了选择压力。通过这种模拟进化过程，算法能够逐步逼近最优解。