​一种改进型遗传算法（GA）

资 源 简 介

​一种改进型遗传算法（GA）

详 情 说 明

改进型遗传算法（Genetic Algorithm, GA）通过引入多种群协同竞争机制，显著提升了传统遗传算法的性能。传统遗传算法在解决复杂优化问题时，常因过早收敛导致陷入局部最优解，而改进后的策略通过并行运行多个种群，赋予它们不同的初始化参数或变异率，从而增强了搜索空间的探索能力。

多种群之间通过信息共享和竞争机制保持动态平衡。例如，定期选择各种群中的优质个体进行交叉迁移，既能加速收敛，又能避免单一群体因基因多样性不足而停滞。此外，自适应调整变异率的设计进一步提升了鲁棒性——当检测到种群适应度停滞时，自动提高变异率以跳出局部最优。

这种改进特别适用于高维度、多峰值的优化问题，例如神经网络超参数调优或工业调度场景。其核心优势在于平衡“探索”（全局搜索新区域）与“开发”（局部精细优化）的能力，最终输出更接近全局最优的稳定解。