遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的智能优化算法，它模拟了自然界中"适者生存"的进化过程来寻找问题的最优解。就像生物通过遗传和变异来适应环境一样，该算法通过选择、交叉和变异等操作不断改进解决方案。

在实现思路上，遗传算法首先需要将问题的解编码成染色体形式的个体，然后初始化一个包含多个个体的种群。每个个体都会根据其适应度（即解决问题的好坏程度）被评估。优秀的个体有更高概率被选中进行繁殖，通过交叉操作产生后代，同时还会以较小概率发生变异，引入新的基因特征。这个过程会迭代进行，直到找到满意的解或达到终止条件。

遗传算法特别适合解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题、调度问题等。相比于传统优化方法，它不依赖于问题的具体数学特性，能够跳出局部最优解，具有更好的全局搜索能力。在机器学习领域，遗传算法可用于特征选择、神经网络参数优化等场景。