简单遗传算法添加了交叉

资 源 简 介

简单遗传算法添加了交叉

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化算法，其核心在于通过选择、交叉和变异等操作引导种群向更优解进化。在前文实现的简单遗传算法基础上，本次新增的交叉操作使算法具备了更完整的进化能力。

交叉操作是遗传算法中最重要的遗传算子之一，它模拟了生物繁殖过程中的染色体交换现象。实现时通常会设定一个交叉概率，控制个体进行交叉的几率。当两个父代个体被选中进行交叉时，会根据某种策略交换它们部分基因片段，产生新的子代个体。

常见的交叉策略包括单点交叉、多点交叉和均匀交叉等。其中单点交叉实现简单且效果稳定，适合大多数基础场景。其原理是在个体编码中随机选择一个交叉点，然后交换两个父代在该点之后的基因片段。这样既保留了父代的部分优良特性，又能产生新的基因组合。

在实际应用中，交叉操作需要与选择机制良好配合。通常先通过轮盘赌或锦标赛等选择方法筛选出较优个体作为父代，再进行交叉操作。交叉后的子代可以替换原种群中的部分个体，或是通过精英保留策略确保最优个体不会被淘汰。

交叉概率的设置对算法性能影响很大。过高的交叉率可能导致优秀个体过快被破坏，而过低的交叉率则会使种群多样性下降太快。通常建议设置在0.6到0.9之间，并根据具体问题进行调整。

相比之前的简单版本，加入交叉操作后的遗传算法具备了更好的全局搜索能力，能够更有效地探索解空间，避免早熟收敛问题。下一步可以考虑引入变异操作，进一步增强算法的探索能力。