GA求极值

遗传算法（GA）是一种优化搜索算法，其灵感来源于自然界的进化过程。在求解极值问题时，GA通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化机制来搜索最优解。首先，GA初始化一个随机解集，然后通过适应度函数评估每个解的质量。接下来，根据适应度值进行选择操作，保留高质量的解；接着，通过交叉操作生成新的解；最后，通过变异操作引入随机性，增加搜索空间的多样性。这个过程不断重复，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。总之，GA通过模拟自然界的进化过程，能够在大规模搜索空间中有效地寻找极值。