遗传算法

遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，来在解空间中寻找最优解。遗传算法的基本步骤包括初始化种群、评估适应度、选择、交叉和变异。其中，适应度函数用于衡量个体的优劣程度，选择操作用于保留优秀个体，交叉操作用于产生新的后代，变异操作用于增加种群的多样性。遗传算法具有全局搜索能力强、并行性好、鲁棒性强等优点，被广泛应用于组合优化、机器学习、模式识别等领域。