采用遗传算法（实数编码）

资 源 简 介

采用遗传算法（实数编码）

详 情 说 明

遗传算法作为一种受生物进化启发的优化方法，在解决复杂函数优化问题时展现出独特优势。基于实数编码的实现方式特别适用于连续变量问题，相比二进制编码能直接操作浮点数，避免了编解码带来的精度损失。

核心机制通过模拟自然选择过程：初始化随机种群后，算法会评估每个个体（解向量）的适应度（目标函数值）。在带有约束的问题中，可以采用罚函数法将约束条件融入适应度计算。选择阶段倾向于保留优质个体，而交叉和变异算子则引入新特征——实数编码下通常采用算术交叉和高斯变异，在解空间中进行高效探索。

后代数量与算法表现的关系曲线是重要观察指标：初期种群多样性高，适应度提升明显；随着进化代际增加，曲线趋于平缓，反映出算法收敛状态。这种可视化能帮助调整交叉率、变异率等关键参数，平衡全局搜索与局部开发能力。对于多峰函数优化，还需结合小生境技术避免早熟收敛。