研究多年的遗传算法

资 源 简 介

研究多年的遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的计算优化技术，通过模拟自然选择过程来寻找复杂问题的最优解。其核心思想是将问题的潜在解表示为"染色体"，并通过选择、交叉和变异等操作让解不断进化。

算法通常从随机生成的初始种群开始，每个个体代表一个可能的解。关键步骤包括：

适应性评估 - 通过预定义的适应度函数衡量每个解的质量 选择 - 保留优质个体（如轮盘赌或锦标赛选择） 交叉 - 组合两个父代个体的特征产生新解 变异 - 随机修改某些基因以维持种群多样性

经过多代迭代后，种群会逐渐收敛到高质量的解区域。遗传算法特别适用于传统优化方法难以处理的非线性、多峰值问题，在调度优化、参数调优、机器学习等领域有广泛应用。实现时需要注意种群规模、变异率等超参数的设置，这些会显著影响算法收敛速度和解的质量。