​遗传算法的应用实例（GA）

资 源 简 介

​遗传算法的应用实例（GA）

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的优化方法，适合解决复杂搜索问题。这里介绍两个典型应用场景，帮助初学者理解其实现思路。

一维函数最小值求解 假设需要寻找某个波谷函数的最低点，传统方法可能在多峰函数中陷入局部最优。遗传算法通过以下步骤处理：首先随机生成一组候选解（种群），每个解代表x轴上的坐标；然后计算各解对应的函数值（适应度），数值越小代表越优；接着进行选择操作，保留较优个体，并通过交叉和变异产生新一代种群。经过多轮迭代后，种群会逐渐收敛到全局最优点附近。

BP神经网络权值优化 在训练神经网络时，梯度下降法容易受初始权重影响。遗传算法可将网络所有权重编码为染色体：初始化时随机生成多组权重组合，通过前向传播计算误差（适应度评估）；之后选择误差较小的权重组进行交叉重组，并加入小幅随机变异。这种方法能跳出局部最优，特别适合高维参数空间搜索，但计算成本较高。

两种案例都体现了遗传算法的核心优势：无需梯度信息、能并行探索解空间、对非凸问题表现良好。实际应用时需注意种群规模、变异率等超参数对收敛速度的影响。