遗传算法（GA）原理与代码实现 一、算法简介 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模仿自然界中生物进化原理的搜索和优化算法。其基础在于达尔文的自然选择理论，即“适者生存”，并结合了遗传学中的基因突变、交叉重组等概念。遗传算法在多种复杂的优化问题中表现出了强大的适用性和灵活性。它通过模拟自然选择过程中最适合生存的个体传递其基因来求解优化问题。 二、基本组成要素 1. 个体和种群 个体（Individual）：在 GA 中，每个潜在的解决方案被称为一个“个体”。这些个体代表了问题的不同解决方案。...

1. 优化问题的定义：在给定目标函数、决策参数、问题约束上找到最优解。 现实世界中的案列：不容易表述的问题-- 从一组不同的接近最优解决方案中选择实际问题的最佳解决方案-- 了解问题的所有近乎最佳解决方案（eg. 共振频率）。 2. 全局优化问题的延伸--多模优化问题（MMO）：找到多个全局最优值或某些情况下的良好的局部最优值。 -- 方法：小生境方法--保护多样性，使其收敛到多个全局最优值。 近年来人们的工作进展--小生境算法策略的提出，与基于种群的优化算法（差分进化，遗传算法）的结合，以及定期举办的相关比赛。 3...

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