Java 遗传算法

Java实现遗传算法步骤及示例

最新推荐文章于 2024-11-25 09:59:29 发布

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#java #python #开发语言

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，用于求解复杂的搜索和优化问题。在Java中实现遗传算法通常包括以下几个步骤：

初始化种群：生成一组随机解作为初始种群。
适应度评估：定义一个适应度函数，用于评估每个解的优劣。
选择：根据适应度选择适应度较高的个体作为父代，用于生成下一代。
交叉（Crossover）：通过交换父代的部分基因来生成子代。
变异（Mutation）：以一定的概率随机改变子代的基因，增加种群的多样性。
替代：用子代替代部分或全部父代，形成新的种群。
终止条件：设定终止条件（如达到最大迭代次数或适应度达到某个阈值），终止算法。

以下是一个简单的Java实现遗传算法的示例，用于解决一个优化问题（如最大化某个函数）。

import java.util.ArrayList;  
import java.util.Collections;  
import java.util.List;  
import java.util.Random;  
  
class Individual {  
    private int[] genes;  
    private double fitness;  
  
    public Individual(int geneLength) {  
        genes = new int[geneLength];  
        Random rand = new Random();  
        for (int i = 0; i < geneLength; i++) {  
            genes[i] = rand.nextI