精选优质文档-倾情为你奉上遗传算法实验报告专业：自动化 姓名：张俊峰 学号：摘要：遗传算法，是基于达尔文进化理论发展起来的一种应用广泛、高效的随机搜索与优化方法。本实验利用遗传算法来实现求函数最大值的优化问题，其中的步骤包括初始化群体、个体评价、选择运算、交叉运算、变异运算、终止条件判断。该算法具有覆盖面大、减少进入局部最优解的风险、自主性等特点。此外，遗传算法不是采用确定性原则而是采用概率的变迁规则来指导搜索方向，具有动态自适应的优点。关键词：串集 最优化评估 迭代 变异一：实验目的熟悉和掌握遗传算法的运行机制和求解的基本方法。遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。其求解过程是个最优化的过程。一般遗传算法的主要步骤如下：（1） 随机产生一个确定长度的特征字符串组成的初始种群。（2）对该字符春种群迭代地执行下面的步骤a和步骤b，直到满足停止准则为止：
