二进制遗传算法(Binary Genetic Algorithm)是一种启发式搜索算法,专用于处理决策变量为二进制编码的优化问题。与传统遗传算法相比,它更适用于这类问题。算法包括以下基本步骤:种群初始化,随机生成一定数量的二进制编码个体;适应度函数定义,评估每个个体的优劣;选择操作,根据适应度值选出父代;交叉操作,通过交叉生成下一代个体;变异操作,增加种群多样性;适应度评估,计算新个体的适应度。
Python实现二进制遗传算法
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