genetic algorithm是什麼意思，genetic algorithm的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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例句

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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：

1. 核心原理

• 自然選擇：適應度高的個體（解）更可能被保留并繁殖後代。
• 交叉（Crossover）：兩個父代個體的基因片段交換，生成新個體。
• 變異（Mutation）：隨機改變個體基因，增加種群多樣性，避免局部最優。

2. 基本流程

1. 初始化種群：隨機生成一組初始解（如二進制、實數編碼）。
2. 適應度評估：通過目标函數計算每個解的適應度值。
3. 選擇：按適應度高低選擇優質個體（如輪盤賭選擇、錦标賽選擇）。
4. 交叉與變異：對選中的個體進行基因操作，生成新種群。
5. 疊代：重複步驟2-4，直到滿足終止條件（如達到最大疊代次數或解足夠優）。

3. 關鍵概念

• 編碼方式：将問題轉化為基因表達形式（如二進制串、浮點數）。
• 適應度函數：衡量解優劣的标準，直接影響選擇概率。
• 參數設置：種群大小、交叉率、變異率等需根據問題調整。

4. 應用場景

• 工程優化：如結構設計、參數調優。
• 機器學習：特征選擇、超參數優化。
• 路徑規劃：機器人導航、物流調度。
• 組合優化：旅行商問題、排課系統。

5. 優缺點

• 優點：全局搜索能力強，適用于非線性、多峰問題；無需梯度信息。
• 缺點：計算成本高；參數敏感，需經驗調整；可能早熟收斂（陷入局部最優）。

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。

網絡擴展資料二

單詞： 遺傳算法（genetic algorithm）

解釋： 遺傳算法是一種基于自然選擇和自然遺傳學原理的搜索算法，通常用于尋找優化解決方案。遺傳算法通過對一組具有適應性的解進行進化操作，例如選擇、交叉和變異，來逐步改進解的質量。

例句：

• 英文：The genetic algorithm is a powerful optimization tool that can solve complex problems efficiently.中文：遺傳算法是一種強大的優化工具，可以高效地解決複雜問題。

用法： 遺傳算法通常用于解決優化問題，例如組合優化、機器學習、人工智能等領域。它可以在大量搜索空間中找到最優解，而且不需要事先了解問題的具體性質。

近義詞： 進化算法、演化算法

反義詞： 局部搜索算法

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