遗传算法例子

资 源 简 介

遗传算法例子

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，特别适合解决复杂的非线性和多峰值优化问题。其核心思想来源于达尔文的生物进化论，通过模拟"适者生存"的自然法则来逐步优化解决方案。

算法流程通常包括以下几个关键步骤：首先随机初始化一个由多个个体组成的种群，每个个体代表问题的一个潜在解决方案。然后通过适应度函数评估每个个体的优劣程度，这个过程类似于自然界中生物对环境的适应能力评估。接下来算法会基于适应度值进行选择操作，保留优秀的个体而淘汰较差的个体，这与自然界中的自然选择原理一致。

在遗传操作阶段，算法会模拟生物繁殖过程中的基因重组现象，通过交叉操作将两个父代个体的部分特征组合形成新的子代个体。同时为了维持种群的多样性并避免早熟收敛，还会引入变异操作来随机改变某些个体的部分特征。这些新生成的个体将组成下一代种群，重复进行适应度评估和遗传操作的过程。

遗传算法之所以强大，是因为它不需要问题的梯度信息，能够处理离散、连续和混合的搜索空间。典型的应用场景包括函数优化、组合优化（如旅行商问题）、机器学习参数调优等。与传统优化算法相比，遗传算法的并行搜索特性使其更有可能找到全局最优解而非陷入局部最优。