遗传算法流程

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。该算法的基本流程包括：初始化种群、评估适应度、选择、交叉和变异。首先，随机生成一定数量的个体作为初始种群。然后，根据预定的评价标准计算每个个体的适应度值，以评估其在问题空间中的性能。接下来，根据适应度值进行选择操作，选择出较优的个体用于繁殖下一代。在交叉操作中，通过组合父代个体的基因来生成新的子代个体。最后，通过一定的变异概率对子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。重复以上步骤，直到满足停止条件为止。遗传算法能够全局搜索解空间，适用于解决复杂的优化问题。