遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法。它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
基本概念
- 种群（Population）：算法开始时创建的一组候选解。
- 个体（Individual）：种群中的单个候选解，通常用二进制字符串表示。
- 适应度（Fitness）：衡量个体解的优劣程度。
算法步骤
- 初始化种群：随机生成一定数量的个体。
- 评估适应度：计算每个个体的适应度。
- 选择：根据适应度选择个体进行交叉和变异。
- 交叉（Crossover）：将选中的个体进行交叉操作，产生新的个体。
- 变异（Mutation）：对个体进行随机变异，增加种群的多样性。
- 替换：用新产生的个体替换部分旧个体。
- 重复步骤2-6，直到满足终止条件。
应用领域
遗传算法广泛应用于优化问题、机器学习、图像处理等领域。
更多信息
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