遗传算法及其应用优化与实现

如果你对遗传算法有点兴趣，或者正在用它来优化问题，这份资源应该挺适合你。遗传算法是一种模仿生物进化过程的优化方法，适用于那些解空间大、难以用传统方法的问题。通过自然选择、交叉、变异等机制来逐步进化出最优解。你可以通过这些链接深入了解：进化算法遗传算法、Geatpy 进化算法等。这些文档还包括了 MATLAB 实现和一些进化策略的源码，如果你想自己动手实现或修改算法，蛮有用的。另外，Jenetics这个开源库也挺不错，了多功能，支持遗传算法和多目标优化。

不过要注意，遗传算法的计算复杂度不低，如果你的问题规模大，需要优化算法的效率。为了避免陷入局部最优解，调节交叉率和变异率也关键，最好多做实验看看效果。