启发式优化算法在机器学习中的应用与优化

启发式优化算法是一类常用于解决复杂问题的算法，其通过模拟自然界中的启发式搜索过程，寻找问题的最优解或近似最优解。在机器学习领域，启发式优化算法被广泛应用于优化机器学习算法的参数、模型选择和超参数调优等方面。本文将介绍几种常用的启发式优化算法，并给出相应的源代码示例。

1. 遗传算法（Genetic Algorithm）
   遗传算法是一种通过模拟生物进化过程进行优化的算法。它通过使用进化中的概念，如选择、交叉和变异，来搜索问题的最优解。在机器学习中，可以将遗传算法应用于参数优化。以下是一个简单的遗传算法示例：

import numpy as np

def fitness_function(x):
    # 定义适应度函数
    return np