遺傳演算法

遺傳算法（英語：genetic algorithm (GA) ）是計算數學中用於解決最佳化的搜索算法，是進化算法的一種。進化算法最初是借鑑了進化生物學中的一些現象而發展起來的，這些現象包括遺傳、突變、自然選擇等。遺傳算法通常實現方式為一種計算機模擬。對於一個最優化問題，一定數量的候選解（稱為個體）的抽象表示（稱為染色體）的種群向更好的解進化。傳統上，解用二進位表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。進化從完全隨機個體的種群開始，之後一代一代發生。在每一代中，整個種群的適應度被評價，從當前種群中隨機地選擇多個個體（基於它們的適應度），通過自然選擇和突變產生新的生命種群，該種群在算法的下一次疊代中成為當前種群。