遗传算法:让计算机进化出更优解
遗传算法就像一个虚拟的生物实验室,它从一系列可能的解决方案(被称为“个体”)开始。每个个体都有自己的一组遗传基因(称为“染色体”),这些基因决定了它的性能。
算法会把个体组合起来进行“繁殖”,产生新的个体。这些新个体继承了父母双方的染色体,并可能发生突变,引入一些随机性。
接下来,算法会评估每个个体的适应度,也就是它解决问题的程度。适应度高的个体会被保留下来,而适应度低的个体会被淘汰。
这个过程会不断重复,直到产生满足我们要求的最佳个体。就像生物进化一样,遗传算法通过组合、变异和选择,不断筛选出更优的解决方案。
标签:遗传算法,进化算法,优化,机器学习,计算机科学
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