Pascal伪码实现：遗传算法探索智能优化

遗传算法是一种基于生物进化原理的智能优化算法，由美国学者J.Hollan在1975年的专著《自然界和人工系统的适应性》中提出。该算法主要特点是具有全局优化性能、通用性强且适用于并行处理，它不是纯粹依赖专家经验，而是通过模拟自然选择和遗传机制进行搜索。 遗传算法的基本流程包括以下步骤： 1. 初始化与评估：程序开始时，会生成一个编码表示的初始群体，并对每个个体赋予初始的 fitness 值，即适应度，用来衡量其在问题空间中的优劣。 2. 迭代过程：在循环条件未满足（即算法未收敛）的情况下，执行一系列操作： - 选择：根据每个个体的适应度值进行选择，较高的适应度值意味着更可能被选中进行下一轮操作。这通常采用轮盘赌选择法或者 Tournament 选择等策略。 - 杂交（Crossover）：如果在随机概率 pc 下满足条件，两个或多个个体进行基因重组，形成新的组合，模仿生物界的基因交叉过程。 - 变异（Mutation）：变异概率 pm 概率下，对某些个体进行随机变异，以增加种群多样性，防止陷入局部最优。 3. 淘汰与更新：在选择和遗传操作后，较差的个体将被淘汰，优秀的个体则保留下来，作为下一代种群的基础，这就是所谓的"适者生存"原则。 4. 结束条件：当算法满足预设的收敛准则，如达到最大迭代次数或适应度值没有显著提高，算法就会停止。 智能优化算法家族还包括其他方法，如模拟退火算法（SA）和禁忌搜索算法（TS），它们各自有独特的搜索策略和适用场景。 遗传算法的特点在于其全局搜索能力，它能够有效地在复杂问题的解空间中寻找全局最优或近似最优解，而且其过程可以并行化，提高了计算效率。生物进化循环图展示了算法如何通过群体竞争、繁殖和变异来逐步接近解决方案的过程。 在实际应用中，遗传算法广泛用于各种领域，如工程设计、机器学习、组合优化、调度问题等，是解决复杂优化问题的强大工具。