🎉 Python实现标准遗传算法求函数最大值 📈

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，在解决复杂问题时非常高效。下面通过一个简单的例子展示如何用Python实现标准遗传算法，以求解某函数的最大值！🔍

首先，我们需要定义目标函数以及遗传算法的基本参数，比如种群大小、迭代次数、交叉概率等。例如，我们以函数 `f(x) = x sin(10πx) + 2` 为例，目标是找到其最大值。✨

接下来，初始化种群，随机生成若干个体作为初始解。然后进入循环，依次执行选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作。通过适应度评估，保留更优的个体，逐步逼近最优解。💪

最后，当达到设定的迭代次数后，输出最终结果。整个过程简单直观，却能有效解决许多复杂的优化问题。💡

如果你对遗传算法感兴趣，不妨动手试试，用代码探索它的神奇之处吧！💻🚀

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