本项目实现了一套增强型的自适应遗传算法(AGA),其核心功能是通过动态调整交叉概率和变异概率来提升全局搜索效率并防止陷入局部最优。在程序执行过程中,算法根据个体适应度与种群平均适应度的偏离程度,实时计算并自动修正演化参数,使得优良个体在进化中受到保护的同时,增强了对未知空间的探索能力。
该程序在底层矩阵处理和向量空间计算中引入了Gram-Schmidt(G-S)正交化分解,用于处理搜索方向的规范化或特征提取,从而增强了算法处理高维复杂问题时的数值稳定性和计算精度。
此外,程序结构支持高度的可扩展性,用户可