遗传算法原理
遗传算法（Genetic Algorithms）是1962年由美国Michigan大学Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。它把自然界中的“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，是适应值好的个体被保留，适应度差的个体倍淘汰，新的种群集成上一代的信息，有由于上一代。这样反复循环，直到满足条件。遗传算法基本的操作分为：遗传算法（Genetic Algorithms）是1962年由美国
