遗传算法java代码实现

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，它通过创建"基因"（代表解决方案的部分）的“个体”并应用一系列操作（如选择、交叉和变异）来进行问题求解。以下是简单的遗传算法在Java中实现的一般步骤：

1. **初始化种群**：创建一个包含一定数量个体（每个个体是一个表示解决方案的数组或对象）的群体。

List<Individual> population = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
    Individual individual = createInitialIndividual();
    population.add(individual);
}

2. **适应度函数**：定义评估个体优劣的函数，通常是目标函数。

3. **选择**：按照个体适应度选择一部分个体作为父母，常见的选择策略有轮盘赌选择法、锦标赛选择法等。

4. **交叉**：对选中的父母进行交叉操作，生成新的后代个体。常用的交叉方法有单点交叉、两点交叉等。

Individual[] parents = tournamentSelection(population);
Individual child = crossover(parents[0], parents[1]);

5. **变异**：随机改变新生成的个体的一部分基因值，增加种群多样性。

6. **替换**：将低适应度的个体替换掉，通常会保留部分最佳个体进入下一轮。

7. **迭代循环**：重复以上步骤直到达到预设的最大迭代次数或者找到满意的解。

while (!stopConditionMet()) {
    for (int i = 0; i < ELITISM_RATE * POPULATION_SIZE; i++) {
        population.set(i, elitism(population.get(i)));
    }
    // 更新种群...
    // 迭代...
}

完整的遗传算法代码需要结合具体的业务场景和问题，上述代码仅为基础框架示例。