遗传算法2

遗传算法2是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。它通过模拟自然界中生物进化的过程，将问题求解转化为个体间的遗传和变异操作。在每一代中，根据适应度函数评估个体的优劣，选择优秀的个体进行交叉和变异，产生新一代的个体。通过不断迭代，逐渐逼近最优解。遗传算法具有全局搜索能力强、并行性好、鲁棒性强等优点，适用于解决复杂的非线性优化问题。然而，算法的收敛速度较慢，参数的选择和调整对结果有较大影响，需要一定的经验和技巧。