genetic algorithm是什么意思，genetic algorithm的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

例句

网络扩展资料

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、基因交叉和变异等机制，解决复杂的搜索和优化问题。以下是其核心要点：

1. 核心原理

• 自然选择：适应度高的个体（解）更可能被保留并繁殖后代。
• 交叉（Crossover）：两个父代个体的基因片段交换，生成新个体。
• 变异（Mutation）：随机改变个体基因，增加种群多样性，避免局部最优。

2. 基本流程

1. 初始化种群：随机生成一组初始解（如二进制、实数编码）。
2. 适应度评估：通过目标函数计算每个解的适应度值。
3. 选择：按适应度高低选择优质个体（如轮盘赌选择、锦标赛选择）。
4. 交叉与变异：对选中的个体进行基因操作，生成新种群。
5. 迭代：重复步骤2-4，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或解足够优）。

3. 关键概念

• 编码方式：将问题转化为基因表达形式（如二进制串、浮点数）。
• 适应度函数：衡量解优劣的标准，直接影响选择概率。
• 参数设置：种群大小、交叉率、变异率等需根据问题调整。

4. 应用场景

• 工程优化：如结构设计、参数调优。
• 机器学习：特征选择、超参数优化。
• 路径规划：机器人导航、物流调度。
• 组合优化：旅行商问题、排课系统。

5. 优缺点

• 优点：全局搜索能力强，适用于非线性、多峰问题；无需梯度信息。
• 缺点：计算成本高；参数敏感，需经验调整；可能早熟收敛（陷入局部最优）。

通过模拟生物进化机制，遗传算法在复杂问题中展现了强大的适应性和灵活性，是人工智能和优化领域的重要工具。

网络扩展资料二

单词： 遗传算法（genetic algorithm）

解释： 遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学原理的搜索算法，通常用于寻找优化解决方案。遗传算法通过对一组具有适应性的解进行进化操作，例如选择、交叉和变异，来逐步改进解的质量。

例句：

• 英文：The genetic algorithm is a powerful optimization tool that can solve complex problems efficiently.中文：遗传算法是一种强大的优化工具，可以高效地解决复杂问题。

用法： 遗传算法通常用于解决优化问题，例如组合优化、机器学习、人工智能等领域。它可以在大量搜索空间中找到最优解，而且不需要事先了解问题的具体性质。

近义词： 进化算法、演化算法

反义词： 局部搜索算法

别人正在浏览的英文单词...

swimclimberpreservebe opposed toin evidencetogether withthe pick ofopulencesimpletonAlickaperydisrobefruitiestimmiscibleimpositionnaughtierservientsorrowfullyAfrican elephantdamp airrenal tuberculosisaccelerantacidylationAldineamphiphloiccleannesshaemonchushymenolepiasisisoimmunizationmesoscutellum