遗传算法是一种基于生物遗传和进化机制的优化算法,其基本流程可以概括为:
- 编码
将待优化问题的各种解决方案编码成染色体的形式。编码方式可以是二进制、十进制等。
- 初始化
随机生成初始种群,包含若干编码代表不同解决方案的染色体,形成第一代种群。
- 计算适应度
针对每一个染色体,计算它的适应度,即对应的解决方案的适应环境的程度。适应度高的染色体被保留到下一代的可能性更大。
- 选择
根据适应度从当前种群选择较优染色体保留到新种群中,适应度低的染色体被淘汰。
- 交叉
从保留的染色体中随机配对,根据一定概率进行基因交叉,形成新的染色体。
- 变异
对染色体按照变异概率进行基因变异,形成新的基因类型。
- 生成新种群
将交叉变异后的新染色体和原有染色体组合,生成新一代种群,回到第3步。
重复上述流程,种群会逐步向更优解进化,当满足终止条件时,算法结束,当前最优染色体就是最后解。
遗传算法广泛用于函数优化、组合优化等领域,可以有效解决复杂的优化问题。