分组遗传算法（GGA-SS）

分组遗传算法（Grouping Genetic Algorithm with Steady State, GGA-SS）是一种基于遗传算法的优化方法，用于解决组合优化问题。

在GGA-SS中，解空间被分为多个小组。每个小组代表一个可行解，而每个个体则代表该小组的一种可能解。算法的目标是找到最优的解，使得目标函数的值最小或最大化。

GGA-SS的基本步骤如下：
1. 初始化种群：随机生成一组初始解，每个小组中包含多个个体。
2. 评估适应度：计算每个个体的适应度值，即目标函数的值。
3. 选择操作：根据个体的适应度值选择一些优秀的个体作为父代，可以使用轮盘赌或排名选择等方法。
4. 交叉操作：对选出的父代个体进行交叉操作，生成新的子代个体。
5. 变异操作：对子代个体进行变异操作，引入一定的随机性。
6. 更新种群：用子代个体替换部分父代个体，保持种群规模不变。
7. 重复步骤2-6，直到达到终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足条件的解）。

GGA-SS相比于其他遗传算法的优势在于其能够在解空间中进行精细的搜索，通过引入小组的概念，可以更好地保留有用的信息并加速收敛速度。

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