遗传算法实现1

遗传算法是一种优化搜索算法，其灵感来源于自然界的进化过程。它通过模拟自然选择、交叉和突变等生物进化机制，来在解空间中寻找最优解。遗传算法的基本操作包括初始化种群、评估适应度、选择、交叉和突变。首先，随机生成一定数量的个体作为初始种群；然后，根据问题的目标函数计算每个个体的适应度；接下来，根据适应度大小进行选择操作，优秀的个体有更高的概率被选中；之后，通过交叉操作生成新的个体，引入遗传多样性；最后，通过突变操作增加种群的多样性。重复以上步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。