AI算力网络与通信领域：遗传算法的动态优化“进化论”

在AI大模型训练与6G通信的双重驱动下，AI算力网络正面临“算力饥渴”与“通信瓶颈”的双重挑战。传统静态资源调度方法在应对用户需求突变、链路拥塞等动态场景时，常陷入“反应迟缓”的困境。此时，遗传算法——这一模拟生物进化的智能优化工具，正成为破解动态优化难题的“关键钥匙”。

遗传算法通过“选择-交叉-变异”的循环迭代，模拟自然界的“优胜劣汰”。在AI算力网络中，它可将算力分配、通信路径选择等问题编码为“染色体”，通过适应度函数评估解的优劣，保留高分方案并淘汰低分方案。例如，在5G基站算力调度中，遗传算法可动态调整GPU集群的任务分配，使视频推理延迟降低40%；在边缘计算场景中，它通过优化数据传输路径，将工业互联网设备的通信效率提升30%。

其核心优势在于“自适应进化”：当网络状态突变时，算法能快速生成新解并迭代优化，避免传统方法因参数固定导致的“早熟收敛”。目前，该技术已在云计算资源调度、分布式AI训练等领域落地，未来随着6G通感一体基站与量子计算的发展，遗传算法将与AI算力网络深度融合，构建起覆盖“算力-通信-应用”的全链路智能优化体系，为数字经济注入“进化级”动能。