遗传算法（Genetic Algorithm, GA）：：
是一种启发式的优化算法，灵感来源于自然界的进化过程。它通过模拟自然界
中的选择、交叉（杂交）和变异等生物进化机制来搜索问题的最优解。遗传算
法特别适用于解决那些传统优化方法难以处理的复杂、多模态或多约束优化问
题。
遗传算法的基本原理
遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制来搜索问题的解空间。它的工作原理可
以概括为以下几个步骤：
1. 编码：将问题的解表示为染色体（chromosome），通常用二进制串、
实数串或其他形式表示。
2. 初始化种群：随机生成一个初始种群（population）。
3. 适应度函数：定义一个适应度函数（fitness function），用于评价每个
个体（染色体）的质量。
4. 选择（Selection）：根据适应度函数，选择个体进行繁殖，以形成下一
代种群。
5. 交叉（Crossover）：通过交叉操作产生新的个体，模拟基因的重组过
程。
6. 变异（Mutation）：通过变异操作引入随机扰动，增加种群多样性。
7. 终止条件：检查是否满足终止条件（如达到预定的迭代次数或适应度不
再改善），否则返回第 3 步继续迭代。
遗传算法的关键步骤详解
1. 编码
� 二进制编码：使用二进制串表示个体。
� 实数编码：使用实数串表示个体。
� 其他编码：如排列编码、树状编码等。
2. 初始化种群
� 随机生成：随机生成初始种群。
� 部分指定：可以部分指定初始种群中的个体，以引入已知的较好解。
3. 适应度函数
� 定义：根据问题的特点定义适应度函数，用于评价个体的质量。
� 标准化：有时需要对适应度值进行标准化处理，以避免某些个体的适应
度过高或过低。
4. 选择
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