遗传算法经典教程

遗传算法的全局优化思路，真的挺经典的。它的核心思想就像自然选择——优胜劣汰，选保留下来，不断迭代出更优的解。对初始条件不敏感、不挑解空间，蛮适合那种你都不知道咋下手的问题。缺点嘛，就是慢点儿，但慢工出细活，对吧？

染色体编码的概念也挺有意思，把的解当成一串基因来玩，先生成一群解（种群），靠选择、交叉、变异这三板斧一轮一轮进化。比如选染色体时，可以用转轮法，按适应度高低来决定被选中概率——像买彩票，买得多中奖几率就高。

交叉操作说白了就是随机挑俩“爸妈”换点基因出来，再来个变异增加点随机性，防止卡在某个局部最优点打转。整体流程不难，主要就是调参数——像种群大小、交换率、变异率这些。调得好，收敛又稳又快；调不好，那就是“白忙一场”。

图式定理说起来有点烧脑，其实你就理解为——短小精悍又适应度高的染色体会越来越多，优化就靠它们带节奏。哦对了，适应度函数要非负，不然选出来全是 bug。

要是你对图像优化、路径规划、特征选择这些感兴趣，可以看看下面这几个相关资源，实战+理论都有，比较全也挺有参考价值：

• 多染色体遗传算法的光源掩模优化
• matlab 下的多销售员路径优化
• 支持向量机的特征选择+参数优化
• 适应度函数怎么写

如果你之前一直觉得遗传算法玄乎，不妨看完这个教程再动手试试，哪怕只想调个参数，这些基本套路也能让你少踩坑不少。