遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，在解决复杂问题时表现优异。今天，我们将利用它来求解著名的Rosenbrock函数！💪
📚 什么是Rosenbrock函数？
Rosenbrock函数又被称为“香蕉函数”，其数学表达式为：f(x, y) = (a - x)^2 + b(y - x^2)^2。它广泛用于测试优化算法性能，因其具有复杂的非线性特性而闻名。🔍
⚙️ 遗传算法的核心步骤
1️⃣ 初始化种群（随机生成多个解）。
2️⃣ 计算适应度值（评估每个解的好坏）。
3️⃣ 选择优秀个体进行繁殖（模拟自然选择）。
4️⃣ 实现交叉与变异操作（增加多样性）。
5️⃣ 迭代上述过程，直至找到最优解或满足停止条件。
🎯 应用实例
通过设置合适的参数（如种群规模、迭代次数等），遗传算法能够快速逼近Rosenbrock函数的全局最优解。这不仅展示了算法的强大功能，也为实际工程优化提供了重要参考！💡
🎉 总之，遗传算法以其独特的优势成为解决复杂问题的利器。如果你对优化算法感兴趣，不妨尝试用它挑战更多难题吧！🚀