基于fortran的算法系列--14.遗传算法

   注：大部分内容来自网络，包括部分代码逻辑。
        遗传算法不依赖于梯度信息，而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解，它利用某种编码技术，作用于称为染色体的数字串，模拟由这些串组成的群体的进化过程。遗传算法通过有组织的、随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串，生成新的串的群体。
步骤：
Step1：采用二进制编码对搜索空间进行编码，随机产生个个体组成初始群体；
Step2：采用适应度函数评估个体适应度；
Step3：采用轮盘赌选择方法选择个个体进行繁殖；
Step4：随机配对，按一定交叉概率进行单点交叉操作，生成两个子个体；
Step5：按照一定变异概率进行基本位变异，生成子个体；
Step6：若不满足终止条件，转到Step2，否则，终止运算，输出最优解。
实例：

初始化：

计算适应度：

选择：

交叉：

变异：

遗传算法是上个世纪的科研成果……真的是非常厉害

感谢楼主

顶帖，不仅谢谢楼主，也能赚HB

感谢楼主分享，我瞧瞧

感谢楼主

感谢楼主

我觉得楼主这帖很强！

看着很不错，回复一个看看

感谢大佬的分享