遺傳算法
A genetic algorithm and an ant colony algorithm are proposed.
提出了遺傳算法和蟻群算法。
So what is the genetic algorithm?
那麼什麼是遺傳算法呢？
Write your own genetic algorithm implementation.
編寫您自己的遺傳算法的實現。
In addition, the genetic algorithm is not bound by time.
另外，遺傳算法不受時間限制。
There are three good ways to exit the genetic algorithm.
有三種“好”的可以退出遺傳算法的方式！
遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）是一種模拟自然界生物進化過程的優化搜索算法，其核心思想源于達爾文的自然選擇理論和孟德爾的遺傳學原理。它通過模拟基因的選擇、交叉（重組）和變異操作，在解空間中疊代尋找最優解。以下是其核心要素的詳細解釋：
種群（Population）
算法初始化時生成一組隨機解（稱為“個體”），所有個體構成初始種群。每個個體由染色體（Chromosome）表示，通常用二進制串、實數或樹結構編碼，對應優化問題的潛在解。
來源：斯坦福大學人工智能課程材料^。
適應度函數（Fitness Function）
評估個體優劣的标準函數。適應度值越高，個體被選中參與繁殖的概率越大。例如，在路徑規劃問題中，適應度可能是路徑長度的倒數。
來源：IEEE計算智能協會^。
選擇（Selection）
模拟“適者生存”，根據適應度值選擇優秀個體作為父代。常用方法包括輪盤賭選擇（Roulette Wheel Selection）和錦标賽選擇（Tournament Selection）。
來源：MIT優化算法課程講義^。
交叉（Crossover）
兩個父代個體交換部分染色體生成新個體（子代），模拟生物有性繁殖的基因重組。例如，單點交叉中隨機選擇切點交換片段：
父代1: 1010 | 1101 → 子代1: 1010 0011
父代2: 0011 | 0010 → 子代2: 0011 1101來源：Springer《進化算法》專著^。
變異（Mutation）
以低概率隨機改變染色體中的基因（如翻轉二進制位），引入多樣性以避免陷入局部最優解。變異概率通常低于1%。
來源：ACM計算生物學評論^。
遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）是一種模拟生物進化過程的優化算法，通過模拟自然選擇、基因交叉和變異等機制，解決複雜的搜索和優化問題。以下是其核心要點：
通過模拟生物進化機制，遺傳算法在複雜問題中展現了強大的適應性和靈活性，是人工智能和優化領域的重要工具。
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