实数编码遗传算法求函数最大值

资 源 简 介

实数编码遗传算法求函数最大值

详 情 说 明

实数编码遗传算法是解决连续函数优化问题的有效方法，相比传统二进制编码，它直接使用实数表示解，避免了编码/解码过程，计算效率更高，尤其适合高精度数值优化场景。

核心思想： 种群初始化：在定义域内随机生成若干实数解构成初始种群，每个解代表函数的一个潜在极值点坐标。 适应度评估：以待优化函数值作为适应度，直接衡量解的优劣（求最大值时函数值越大越优）。 选择操作：采用轮盘赌或锦标赛策略，优先保留高适应度个体，确保优良基因传递。 实数交叉：通过算术交叉（如模拟二进制交叉SBX）产生子代，混合父代特征的同时保持解的可行性。 变异操作：通过高斯变异或均匀变异在解附近扰动，增强种群多样性避免早熟收敛。 精英保留：每代最优解不参与变异直接保留至下一代，保证算法收敛性。

优势特点： 省去二进制编解码步骤，降低计算复杂度 变异算子可直接在实数空间微调，局部搜索能力更强 特别适用于多维、非线性、多峰函数的极值求解

典型应用场景包括工程参数优化、机器学习超参数调优等需要高精度数值解的问题。算法通过模拟自然进化机制，在解空间内高效寻找全局最优或近似最优解。