遗传算法求解工程优化
时间: 2023-09-08 11:16:37 浏览: 47
遗传算法是一种用于求解优化问题的算法。它主要分为五个步骤来解决工程优化问题。首先,需要对问题进行染色体编码,将问题转化为基因组的形式。其次,生成初始种群,即随机生成一组个体作为起始点。然后,计算每个个体的适应值,即评估个体的优劣程度。接下来,选择父体,采用轮盘赌选择法来确定哪些个体将成为下一代的父母。最后,通过遗传算子(包括杂交和变异)对父体进行操作,产生新的个体,并更新种群。这个过程将持续进行,直到达到停止条件。通过这个算法,我们能够不断搜索最优解空间,找到最优的解决方案来解决工程优化问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [遗传算法求解优化问题实例一(20200923)](https://blog.csdn.net/jing_zhong/article/details/108760373)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于Matlab遗传算法的协同优化算法求解函数问题(完整源码+思路+报告).rar](https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88078569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]