遗传算法流程图

遗传算法是一种搜索算法，其灵感来源于自然界中的进化过程。它通过模拟自然选择、基因交叉和突变等机制来在解空间中寻找最优解。遗传算法的基本流程包括：初始化种群、评估适应度、选择、交叉、变异和更新种群。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对每个个体进行适应度评估；接着，根据适应度值选择优秀的个体进行交叉操作，生成新的子代；之后，对子代进行一定的变异操作，增加种群的多样性；最后，用新生成的子代替换原种群，重复上述过程直至满足停止条件。