遗传算法：生物学科技在计算机世界中的应用
什么是遗传算法
遗传算法，也称进化算法，其核心思想是模仿生物进化过程，将每个解（问题的一个可能答案）看作一个生命个体，透过选择、交叉、变异等操作，逐代进化得到更优秀的解。
遗传算法是一种“黑盒优化”方法，即不考虑具体问题的特征，只需要确定问题的定义、优化目标和可行域。
遗传算法的应用
遗传算法在优化问题中非常广泛，如最优化、参数调整、机器学习、数据挖掘等领域。从机器学习的角度看，遗传算法提供了一种全局优化的方法，有助于找到具有一定预测能力的模型。
遗传算法在多目标优化中也有广泛应用，通过适当的问题定义，可以使多目标问题的解集合成为Pareto最优解集，以支持决策者进行权衡。此外，遗传算法还被用于寻找复杂系统中的最短路径、最优决策等问题。
遗传算法的优缺点
遗传算法的优点在于其不需要对问题的特殊性做太多假设，可以较容易地应用于不同类型的问题，且容易并行化和全局收敛。
遗传算法的缺点在于其过多的参数需要调整，调参仍是一个非常困难的问题。在处理某些问题时可能会出现局部最优的情况，需要进行优化算子调整和多次运行以寻找全局最优解。同时，算法收敛的速度和效率也有待提高。
