GA改进的新型的遗传算法代码，用于优化单目标和优化多目标

资 源 简 介

GA改进的新型的遗传算法代码，用于优化单目标和优化多目标

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，在解决复杂优化问题时展现出强大的适应性。传统的遗传算法通过选择、交叉和变异等操作不断迭代进化，但面对单目标和多目标优化问题时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等局限性。

本文介绍的新型改进遗传算法针对这些不足进行了创新性优化。在单目标优化方面，算法引入了动态调整的选择压力机制，使种群在进化初期保持多样性，后期则快速收敛到全局最优解附近。通过自适应的交叉和变异概率设置，算法能够根据种群适应度分布自动调整搜索范围，平衡全局探索和局部开发能力。

对于更具挑战性的多目标优化问题，改进算法采用基于Pareto前沿的精英保留策略。通过维护一个外部存档来保存非支配解，并结合拥挤度距离等指标确保解集在目标空间分布均匀。此外，算法还设计了高效的个体评价机制，有效降低了计算复杂度，使其能够处理高维多目标优化场景。

这些改进使算法在保持传统遗传算法鲁棒性的同时，显著提升了收敛精度和计算效率，适用于工程设计、调度优化、参数调优等多种实际应用场景。值得注意的是，该算法的模块化设计允许用户根据具体问题灵活调整各操作算子，具有较好的可扩展性。