遗传算法程序

资 源 简 介

遗传算法程序

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的智能优化方法，常用于解决复杂的工程优化问题。其核心思想借鉴了生物进化的三大基本机制：选择、交叉和变异。

算法从随机生成的初始种群开始，每个个体代表问题的一个潜在解。关键步骤包括适应度评估、选择操作、交叉重组和随机变异。适应度函数作为评判标准，决定哪些个体更有可能被选中参与繁殖。

选择阶段通常采用轮盘赌或锦标赛机制，优先保留优质基因。交叉操作通过交换父代个体的部分基因来产生新个体，而变异则以小概率随机改变某些基因值，维持种群多样性。

这种迭代优化过程会持续进行，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度阈值）。遗传算法的优势在于其全局搜索能力和对非线性问题的适应性，但也存在收敛速度慢、参数敏感等挑战。