遗传算法的基本原理 遗传算法的基本步骤 |
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遗传算法是一种基于自然界遗传机制的搜索算法,通过模拟遗传、交叉和变异等过程来优化解决问题,在解决复杂问题、寻找全局最优解方面具有很好的效果。 1.遗传算法的基本原理遗传算法的基本原理是生物进化中的自然选择和遗传机制,通过对适应度较高的个体进行保留和交叉变异,不断迭代生成更优的解。 2.遗传算法的基本步骤遗传算法的基本步骤包括: 初始化:随机生成一定数量的初始个体,即“种群”; 评估:计算每个个体的适应度,确定选择的策略; 选择:选取适应度较高的个体进行“保留”; 交叉:对被保留的个体进行两两交叉,产生新的个体; 变异:对交叉后生成的新个体进行随机突变; 重复执行步骤2-5,直至找到满意的解。 |
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