遗传算法的特点（遗传算法的特点与优点）

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遗传算法的特点

1.函数式：遗传算法是指在解决特定问题时采用类似遗传学中的遗传表现，如遗传变异、杂交、选择等概念来搜索全局最优解的计算机算法。

2.有效：遗传算法在变换和融合种群中的遗传因子和评价标准时，能有效地剔除低水平的解，而对于较高水平的解则有助于获取更优解。

3.自适应：利用最优适应度函数来衡量算法的搜索效果，可以自动条件和调整种群优势个体数量，从而使种群优势个体更容易取得。

4.多目标：遗传算法可以有效解决多目标优化问题，根据具体问题的设定，在不同的环境中进行大量搜索，从而实现最优的解决方案。

5.适应性：遗传算法可以用于复杂的实际问题解决，并且可以根据问题的复杂性来调整种群的参数和操作策略，从而得到更好的解决方案。

6.可靠性：遗传算法克服了传统搜索算法在搜索最优解时难以跳出局部最优点而不能获得全局最优解的缺陷，能够及时发现全局最优解，并且具有可靠性。

7.易于实现：遗传算法是一种模拟生物进化过程，它不需要具备过多复杂的概念，易于理解且实现成本较低，具有很大的实用性。

一、遗传算法简介

遗传算法（Genetic Algorithm,GA）是一种基于自然选择和遗传学，模拟生物进化过程的搜索算法，被广泛用于众多程序设计语言中。它是由Holland在1970年提出，而后被Koza著名书籍《Genetic Programming》推广的全局优化算法。遗传算法的构思在探究和开发一种有效的工程优化方法，以解决单变量或多变量的计算问题，学习一种有效的搜索和找出最佳解决方案的过程，获取所需全局最优解的机制，改善人工智能领域机器学习的算法工具。

二、遗传算法特点

1、优化能力强：遗传算法具有很高的优化能力，可以用来解决复杂的优化问题，尤其适用于解决非凸优化问题。

2、并行化能力强：遗传算法比较容易并行化，可以使部分变异步骤、群体选择步骤和解空间搜索步骤同时执行，提高了遗传算法的效率。

3、具有自我适应性：遗传算法具有优化问题非线性结构的自我适应性，可以通过在群体中自动选择优良基因，从而实现快速找出最优解的目标。

4、具有针对性：遗传算法可以针对复杂的优化问题，准确地优化出目标函数的最优值，这种针对性是一些普适解决优化问题的算法所不具备的。

5、具有随机性：遗传算法是一种随机搜索算法，它可以通过随机性来保证最优解的全局性，使搜索空间的全局最优可以被找到。

6、具有自适应性：遗传算法具有可自适应的优化算法，可以自动更新群体的参数和权重，以及确定群体的构建规则，从而能够有效的改善搜索效率。

7、具有弹性：遗传算法可以“记住”最优解，每一次迭代除了维持之前记住的最优解以外，也可以寻求新的最优解，因此遗传算法具有较强的弹性，可以适应复杂的优化环境并更好的解决优化问题。

8、具有惩罚性：遗传算法的惩罚性是指其在搜索阶段会优先搜索到有效可行解，可以通过设定有约束或者二次约束来减少或者消除无效解，从而缩小搜索空间，使得更多有效可行解得以被发现。

9、具有全局性：遗传算法具有全局搜索的能力，因为它采用随机策略来搜索最优解，是一种模糊思维，可以同时搜索多个最优解，使得搜索期望值得以实现，从而找到全局最优解。

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