本文详细介绍了如何使用C++编程语言实现遗传算法，包括定义问题、初始化种群、计算适应度、选择、交叉和变异操作。通过遗传算法解决函数优化问题，寻找目标函数f(x) = x^2 - 4x + 4的最小值。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它通过模拟生物进化的过程，逐步搜索问题的解空间，从而找到最优解或接近最优解。本文将介绍如何使用C++编程语言实现遗传算法，并提供相应的源代码。
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定义问题
在实现遗传算法之前，首先需要明确要解决的问题。例如，假设我们要解决一个简单的函数优化问题，目标是找到函数f(x) = x^2 - 4x + 4的最小值。我们可以将x的取值范围限定在-10到10之间。 -
初始化种群
在遗传算法中，种群是由一组个体组成的。每个个体代表问题的一个潜在解。在初始化阶段，我们需要随机生成一组初始个体作为种群的初始状态。
#include <iostream>
#include <v
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