遗传算法性能度量
遗传算法是一种用于解决复杂优化问题的有效优化算法。为了评估遗传算法的性能，需要使用合适的度量指标。常见的度量指标包括：
- 适应度： 衡量个体在环境中的生存和繁殖能力。
- 收敛性： 算法找到最优解的速度和精度。
- 鲁棒性： 算法对初始参数和环境变化的敏感性。
- 时间复杂度： 算法找到最优解所需的计算时间。
- 空间复杂度： 算法存储中间结果所需的内存。
这些度量指标有助于比较不同遗传算法的性能并选择最适合特定应用的算法。
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