遺傳算法的基本原理 遺傳算法的基本步驟

遺傳算法是一種基于自然界遺傳機制的搜索算法，通過模擬遺傳、交叉和變異等過程來優(yōu)化解決問題，在解決復雜問題、尋找全局最優(yōu)解方面具有很好的效果。

1.遺傳算法的基本原理

遺傳算法的基本原理是生物進化中的自然選擇和遺傳機制，通過對適應度較高的個體進行保留和交叉變異，不斷迭代生成更優(yōu)的解。

2.遺傳算法的基本步驟

遺傳算法的基本步驟包括：

1. 初始化：隨機生成一定數(shù)量的初始個體，即“種群”；
2. 評估：計算每個個體的適應度，確定選擇的策略；
3. 選擇：選取適應度較高的個體進行“保留”；
4. 交叉：對被保留的個體進行兩兩交叉，產(chǎn)生新的個體；
5. 變異：對交叉后生成的新個體進行隨機突變；
6. 重復執(zhí)行步驟2-5，直至找到滿意的解。