遗传算法 生物概念 数学概念

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受自然界生物进化过程启发的优化搜索算法。它模拟了自然选择、遗传和突变等生物学概念，用于解决复杂的问题求解和优化问题。

**生物概念**：
1. **自然选择**：算法中的个体类似于种群中的生物，适应度高的个体（解）更可能被“复制”到下一代，这就对应了选择过程。
2. **基因（染色体）**：在算法中，每个解决方案或解被表示为一组基因或染色体，这些基因包含了问题的变量或参数。
3. **交叉（配对）**：类似于基因重组，两个个体（父母）的部分基因随机组合形成新的个体（后代）。
4. **变异（突变）**：随机改变个体的一部分基因，增加了解空间的多样性。

**数学概念**：
1. **编码和解码**：将问题转换成可遗传的个体（解的表示），如二进制编码用于离散优化问题，连续编码用于连续优化问题。
2. **适应度函数**：衡量个体（解）的质量，它是算法优化的目标。
3. **概率分布**：决定哪些个体会被选择参与下一轮迭代，通常基于适应度值的概率分布。
4. **迭代（世代）**：算法执行的周期，每一代会产生新的一代个体，直到达到预设的停止条件或找到足够好的解。