自适应遗传算法源程序

资 源 简 介

自适应遗传算法源程序

详 情 说 明

自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是一种改进的遗传算法，通过动态调整交叉概率和变异概率来提升算法的性能。相比传统遗传算法固定参数的做法，自适应机制能够更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，避免早熟收敛或搜索效率低下的问题。

核心思路： 参数自适应：算法的交叉概率和变异概率会根据个体适应度动态调整，适应度高的个体采用较低的变异概率以保护优良基因，适应度低的个体则提高变异概率以增加多样性。 进化策略：结合精英保留策略，确保每一代的最优个体不会被淘汰，同时通过自适应机制调整种群的选择压力。 终止条件：可设置最大迭代次数或适应度阈值，当算法收敛或达到预设条件时停止。

应用场景： 自适应遗传算法适用于复杂优化问题，如函数优化、神经网络参数调优、路径规划等。其自适应性使其在处理多峰、非线性问题时表现更优，尤其适合目标函数难以解析求导的情况。

参考价值： 该算法实现展示了如何将经典遗传算法与自适应策略结合，代码中通常包含种群初始化、适应度计算、选择、交叉和变异等模块。通过分析其参数调整逻辑，可以深入理解自适应机制的设计原理，为其他进化算法的改进提供思路。