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掃碼加入遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美國的 John holland于20世紀70年代提出,該算法是根據(jù)大自然中生物體進化規(guī)律而設(shè)計提出的。是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。該算法通過數(shù)學(xué)的方式,利用計算機仿真運算,將問題的求解過程轉(zhuǎn)換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程。在求解較為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題時,相對一些常規(guī)的優(yōu)化算法,通常能夠較快地獲得較好的優(yōu)化結(jié)果。遺傳算法已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。
遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美國的 John holland于20世紀70年代提出,該算法是根據(jù)大自然中生物體進化規(guī)律而設(shè)計提出的。是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。該算法通過數(shù)學(xué)的方式,利用計算機仿真運算,將問題的求解過程轉(zhuǎn)換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程。在求解較為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題時,相對一些常規(guī)的優(yōu)化算法,通常能夠較快地獲得較好的優(yōu)化結(jié)果。遺傳算法已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。收起
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