遗传算法基本流程

2021-04-11 17:29:25 206 举报
遗传算法基本流程
遗传算法是一种优化搜索算法,其基本流程包括:初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作。首先,根据问题的规模和特点,随机生成一定数量的初始解作为种群。然后,通过适应度函数评估种群中每个个体的优劣程度,并根据适应度值进行选择操作,选取较优的个体进入下一代。接着,在选中的个体中进行交叉操作,将两个或多个个体的部分基因进行交换,生成新的个体。最后,对新个体进行变异操作,以增加种群的多样性。重复执行选择、交叉和变异操作,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或找到最优解),从而得到优化问题的近似解。遗传算法具有全局搜索能力强、并行性好等优点,适用于求解复杂的优化问题。
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