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wiki/concepts/Genetic-Algorithm.md

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-title: "Genetic Algorithm"
-type: concept
-tags: []
-sources: []
-last_updated: 2026-04-25
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-
-# Genetic Algorithm
-
-## 定义
-遗传算法——传统机器学习中基于自然选择和遗传机制的优化算法，是[[Tree-of-Thoughts]]和[[Knock-out-Pattern]]的ML理论根源。
-
-## 核心要素
-1. **遗传表示**（Genetic Representation）：解决方案域的编码（模型+上下文）
-2. **适应度函数**（Fitness Function）：评估解决方案质量的函数（淘汰赛裁判）
-
-## 在多智能体系统中的应用
-- [[Knock-out-Pattern]]是遗传算法的精简实现——将适应度函数替换为验证器（Validator）
-- [[Tree-of-Thoughts]]通过验证器持续筛选Agent分支，可结合赢家的特征重组生成新Agent
-
-## 来源
-- [[multi-agent-system-reliability]]
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+title: "Genetic Algorithm"
+type: concept
+tags: []
+sources:
+  - multi-agent-system-reliability
+last_updated: 2026-04-28
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+# Genetic Algorithm
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+## 定义
+遗传算法——传统机器学习中基于自然选择和遗传机制的优化算法，是[[Tree-of-Thoughts]]和[[Knock-out-Pattern]]的ML理论根源。
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+## 核心要素
+1. **遗传表示**（Genetic Representation）：解决方案域的编码（模型+上下文）
+2. **适应度函数**（Fitness Function）：评估解决方案质量的函数（淘汰赛裁判）
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+## 在多智能体系统中的应用
+- [[Knock-out-Pattern]]是遗传算法的精简实现——将适应度函数替换为验证器（Validator）
+- [[Tree-of-Thoughts]]通过验证器持续筛选Agent分支，可结合赢家的特征重组生成新Agent
+
+## 来源
+- [[multi-agent-system-reliability]]