【算法】遗传算法GA寻优xgboost最优参数模型

需求：实现遗传算法GA寻优xgboost最优参数模型搭建

遗传算法GA

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的算法。它模拟了自然界中的遗传、变异和选择等过程，并通过不断迭代寻找最优解。

优点

1. 并行性强
   遗传算法可以应用并行计算技术，同时对多个个体进行操作，从而加快算法的收敛速度。
2. 适用性广
   遗传算法适用于多种优化问题，例如组合优化、约束优化、函数优化等。
3. 可获得全局最优解
   遗传算法不仅可以找到局部最优解，还有一定的机会找到全局最优解。
4. 无需求导
   遗传算法不需要求解问题的导数或梯度信息，适用于无法求解导数的问题。

缺点

1. 可能陷入局部最优解
   遗传算法的搜索过程可能会陷入局部最优解，无法跳出局部最优解，从而无法找到全局最优解。
2. 参数设置困难
   遗传算法有很多参数需要设置，如种群大小、交叉概率、变异概率等，参数的选择对算法的性能有很大影响，但通常很难确定合适的参数值。
3. 运行时间较长
   遗传算法需要进行大量的迭代操作