遗传算法概述、原理及应用.pdf

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。该算法起源于生物学的进化论，借鉴了达尔文的自然选择学说和孟德尔的遗传学说。遗传算法通过模拟自然进化过程搜索最优解，它利用某种编码技术将问题的解空间映射到编码空间，然后通过选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）等操作，使种群不断进化，最终收敛到最优解或近似最优解。 二、遗传算法的原理 遗传算法的基本原理包括以下几个方面： 1.编码：遗传算法首先将问题的解空间进行编码，常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。编码后的解被称为个体或染色体，多个个体组成的集合称为种群。 2.适应度函数：适应度函数用于评价个体的优劣程度，它通常根据问题的目标函数来定义。适应度函数值越高的个体，其生存和繁衍的机会就越大。 3.选择操作：选择操作根据个体的适应度值，从当前种群中选择出优秀的个体，作为下一代的父代。常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。