10.2遗传算法的特点 (1)遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身，这 就是使得我们在优化计算过程中可以借鉴生物学中染色体和基 因等概念，模仿自然界中生物的遗传和进化等机理； (2)遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。传统的优化方 法往往是从解空间的单个初始点开始最优解的迭代搜索过程， 单个搜索点所提供的信息不多，搜索效率不高，有时甚至使搜 索过程局限于局部最优解而停滞不前。遗传算法从由很多个体 组成的一个初始群体开始最优解的搜索过程，而不是从一个单 一的个体开始搜索，这是遗传算法所特有的一种隐含并行性， 因此遗传算法的搜索效率较高。 10.2 遗传算法的特点 （1）遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身，这 就是使得我们在优化计算过程中可以借鉴生物学中染色体和基 因等概念，模仿自然界中生物的遗传和进化等机理； （2）遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。传统的优化方 法往往是从解空间的单个初始点开始最优解的迭代搜索过程， 单个搜索点所提供的信息不多，搜索效率不高，有时甚至使搜 索过程局限于局部最优解而停滞不前。遗传算法从由很多个体 组成的一个初始群体开始最优解的搜索过程，而不是从一个单 一的个体开始搜索，这是遗传算法所特有的一种隐含并行性， 因此遗传算法的搜索效率较高