遗传算法回路优化

问题

在很多编码过的选矿回路里找仿真表现更好的结构，先丢掉算不出合理物料平衡的那些。

约束

• 拓扑先过可达、出口和循环检查，再做贵的仿真。
• 仿真是迭代求物料平衡，结构合法也不等于一定收敛。
• 要比随机优化，得控种子、多跑几次，不能只报一次最好的。
• 这是团队作业，仓库也是私有的。

我做了什么

• 参与遗传算法、仿真、有效性检查和复现流程。
• README 没写清模块归属，所以成果按团队算。

怎么做的

• 选择、交叉、变异、精英保留，停滞了就停；只演化通过检查的回路向量。
• 用单元分离、迭代物料平衡和经济适应度给候选打分。
• 固定种子扫基线和扩展模式；扩展里可选锦标赛、混合初始化、按图变异和子代修复。
• 实验性的拓扑和数值稳定性检查默认关着，因为有时检查本身比省下的仿真还贵。

怎么验

• CTest 覆盖随机数、遗传算子、收敛、仿真物理、基准和出口是否合法。
• 每个种子记下配置、耗时、表现、是否合法、退出状态和最终回路，方便对照。
• 那些实验性启发式只当可选发现，不当默认更好。

结果

• 团队留下了可配置的优化器、仿真、检查、诊断和后处理脚本。
• 这里不写最终最优解、加速比，也不把成果算成我一个人的。

依据和链接

• README 将该项目标识为 2025–2026 帝国理工学院硕士小组课程作业，并把工作归于团队。

  私有作品集仓库 README

• 仓库记录了 C++20 构建要求、仿真器与遗传算法测试、带种子扫描脚本以及可选稳健性扩展。

  私有作品集仓库 README