遗传算法

遗传算法是一种借鉴自然界生物进化机制的优化搜索算法。它通过模拟自然选择、遗传和变异等过程，在种群中寻找最优解。遗传算法的基本步骤包括初始化种群、评估适应度、选择、交叉和变异。首先，随机生成一定数量的个体作为初始种群；然后计算每个个体的适应度值，以评估其在问题空间中的表现；接下来，根据适应度值进行选择操作，优胜劣汰，保留优秀个体；之后，通过交叉操作生成新的个体，引入多样性；最后，通过变异操作增加种群的多样性。遗传算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好、易于实现等特点，广泛应用于优化问题求解领域。