🧮 遗传算法入门教程 🧮

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的优化算法，常用于解决复杂问题。以下是核心内容：

📌 基本概念

• 灵感来源：达尔文的自然选择理论
• 核心思想：通过选择、交叉、变异操作迭代优化解
• 适用场景：函数优化、路径规划、机器学习参数调优等

🧠 实现步骤

1. 初始化种群：随机生成初始解（染色体）
2. 适应度评估：计算每个解的适应度值
3. 选择操作：保留适应度高的个体
4. 交叉操作：通过配对生成新解
5. 变异操作：随机改变部分基因
6. 迭代优化：重复上述过程直至满足终止条件

🚀 应用实例

• 旅行商问题（TSP）
• 神经网络优化
• 工程设计优化

📚 扩展阅读

想深入了解遗传算法进阶内容？可参考：

• /math_community/tutorials/optimization_tutorial
• /math_community/tutorials/ai_tutorial

📌 提示：遗传算法适合多峰优化问题，但可能陷入局部最优，可结合其他算法改进效果！