遗传算法解决迷宫寻路问题（Java实现）

1.什么是遗传算法？
就个人理解，遗传算法是模拟神奇的大自然中生物“优胜劣汰”原则指导下的进化过程，好的基因有更多的机会得到繁衍，这样一来，随着繁衍的进行，生物种群会朝着一个趋势收敛。而生物繁衍过程中的基因杂交和变异会给种群提供更好的基因序列，这样种群的繁衍趋势将会是“长江后浪推前浪，一代更比一代强”，而不会是只受限于祖先的最好基因。而程序可以通过模拟这种过程来获得问题的最优解（但不一定能得到）。要利用该过程来解决问题，受限需要构造初始的基因组，并为对每个基因进行适应性分数（衡量该基因的好坏程度）初始化，接着从初始的基因组中选出两个父基因（根据适应性分数，采用轮盘算法进行选择）进行繁衍，基于一定的杂交率（父基因进行杂交的概率）和变异率（子基因变异的概率），这两个父基因会生成两个子基因，然后将这两个基因放入种群中，到这里繁衍一代完成，重复繁衍的过程直到种群收敛或适应性分数达到最大。 就个人理解，遗传算法是模拟神奇的大自然中生物“优胜劣汰”原则指导下的进化过程，