18、进化算法的基本机制

进化算法的基本机制

1. 交叉机制

进化算法（EAs）是通过模拟自然选择和遗传机制来解决问题的强大工具。在进化算法中，交叉（或重组）机制是核心操作之一，它通过结合两个或多个父代个体的部分信息来生成新的后代个体。这种机制可以显著提高算法的探索能力，帮助算法更快地找到全局最优解。

1.1 交叉算子的形式

交叉算子的形式多种多样，常见的包括：

• 单点交叉 ：选择一个交叉点，将两个父代个体在该点分割，交换它们的尾部部分来生成两个后代。例如，假设两个父代个体为 10110 和 11001 ，选择交叉点为第 3 位，则后代为 10101 和 11010 。

• 多点交叉 ：选择多个交叉点，交替交换父代个体的片段。例如，选择两个交叉点为第 2 位和第 4 位，父代个体 10110 和 11001 生成的后代为 10011 和 11100 。

• 均匀交叉 ：为每个基因位随机决定是否交换信息。例如，对于父代个体 10110 和 11001 ，随机生成一个掩码 01101 ，则后代为 11111 和