遗传算法GA

资 源 简 介

遗传算法GA

详 情 说 明

智能计算领域中的几种经典启发式算法各具特色。遗传算法(GA)模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作寻找最优解，特别适合解决组合优化问题如最小生成树，其PURFER编码方式能有效表示树结构。粒子群算法(PSO)源于鸟群觅食行为，通过个体与群体经验的平衡来求解无约束优化问题，具有参数少、收敛快的优势。蚁群算法(AS)模仿蚂蚁信息素机制，在解决旅行商问题(TSP)等路径规划问题时表现出色。这三种算法都属于群体智能范畴，在解决复杂优化问题时能避免陷入局部最优，实验课实践表明它们在不同问题域具有互补性，算法选择需结合具体问题特征。