遗传模拟退火算法通用源程序给定群体规模

资 源 简 介

遗传模拟退火算法通用源程序给定群体规模

详 情 说 明

遗传模拟退火算法是一种结合了遗传算法和模拟退火算法的混合优化方法，适用于解决复杂的组合优化问题。该算法通过遗传操作的交叉和变异来产生新解，同时利用模拟退火的温度控制机制来平衡全局搜索和局部优化能力。

主要参数及作用 群体规模：决定了每一代种群中的个体数量，较大的群体规模有助于维持多样性，但会增加计算成本。 初始温度：模拟退火的关键参数，高温阶段允许接受较差解以探索全局，温度逐渐降低后倾向于局部优化。 种群初始化：通常随机生成初始解，确保搜索空间覆盖性。 遗传操作：包括选择、交叉和变异，用于生成新解并引导搜索方向。 退火策略：通过温度下降速率和接受准则控制算法的收敛性。

算法流程简述 初始化种群，并设定初始温度。 计算每个个体的适应度值，并进行选择操作。 对选中的个体进行交叉和变异，生成新解。 根据模拟退火的Metropolis准则决定是否接受新解。 降低温度，重复上述过程直至满足终止条件（如温度足够低或达到最大迭代次数）。

该算法在求解NP难问题（如TSP、调度优化等）时表现优异，兼具遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部优化特性。