自适应遗传算法

资 源 简 介

自适应遗传算法

详 情 说 明

自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是一种改进的传统遗传算法，其核心思想是通过动态调整交叉概率和变异概率等参数，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。与传统遗传算法相比，自适应遗传算法能够根据种群的进化状态自动调整参数，避免陷入局部最优解，同时提升搜索效率。

### 核心特点 动态参数调整：交叉概率（Pc）和变异概率（Pm）不再固定，而是根据个体的适应度值或种群多样性进行自适应调整。例如，适应度较高的个体可能采用较低的变异概率以保持其优良特性，而适应度较低的个体可能提高变异概率以增加多样性。 目标函数灵活性：用户可以自定义优化目标函数，算法会根据不同的优化问题自动调整参数策略，适用于各种工程优化、机器学习参数调优等场景。 自适应选择策略：除了参数调整，部分自适应遗传算法还会采用动态选择机制，如轮盘赌与精英保留策略的结合，以平衡探索与开发能力。

### 实现思路 适应度评估：首先计算每个个体的适应度值，目标函数需由用户提供，可以是任何可优化的数学表达式或黑箱函数。 参数自适应调整：基于当前种群适应度分布，动态计算Pc和Pm。常见策略包括：适应度高的个体Pc降低、Pm升高，或根据种群收敛程度调整参数。 进化操作：执行选择、交叉、变异，并重复迭代直至满足终止条件（如最大代数或适应度阈值）。

### 扩展应用 自适应遗传算法广泛应用于复杂优化问题，如神经网络结构搜索、物流路径规划、机器人控制等，其灵活性使其成为解决多模态优化问题的有力工具。