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第 8 章 · 02 遗传算法 rungaoptimization 本节摘要:本节精读 的后半部分——遗传算法优化 。当参数空间组合爆炸(几万到几百万组)时,穷举法不现实,遗传算法用"种群进化"思路在合理时间内逼近最优。VeighNa 基于 DEAP 库实现:用 NSGA-II 选择算法( )挑优良个体,两点交叉( )产生子代,μ+λ 策略( )让父代和子代合并竞争。两个内嵌算子 (从穷举空间随机抽)和 (逐位概率替换)负责个体的随机性与变异。关键优化是共享 cache——跨进程记录已评估的参数组合,避免不同代里重复评估同一组参数浪费算力。读完本节,你完整掌握了 VeighNa 双引擎优化的全貌。 内容来源:原项目源码 (L132-250),精读并套用体系化模板。

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