遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式算法。它源于对生物进化过程的研究，通过模拟自然选择和遗传学机制中的基本过程来解决问题。🧬
遗传算法的核心思想是模拟自然界中物种进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，使得种群中的个体逐渐向更优解方向进化。这种算法特别适用于解决复杂的优化问题，例如路径规划、机器学习模型参数优化等领域。🚀
在本文档中，我们将探讨遗传算法的基本原理，包括编码方式、适应度函数、选择策略、交叉与变异操作等内容。此外，还将介绍一些实际应用场景，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。💡
最后，我们提供了相关资源的下载链接，包括遗传算法的实现代码和案例分析。希望这些内容能为您的研究和开发工作提供有价值的参考。🔗
遗传算法 优化技术 编程资源