通过遗产算法计算函数最小值

资 源 简 介

通过遗产算法计算函数最小值

详 情 说 明

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受生物进化启发的优化方法，常用于求解复杂函数的全局最小值问题。它通过模拟自然选择、交叉和变异等机制，在解空间中高效搜索最优解。

基本思路如下： 初始化种群：随机生成一组候选解（染色体），每个解代表搜索空间中的一个点。 适应度评估：根据目标函数计算每个解的适应度值（函数值越小通常适应度越高）。 选择操作：按照适应度高低选择优秀个体进入下一代（如轮盘赌或锦标赛选择）。 交叉与变异：对选中的个体进行基因重组（交叉）和随机扰动（变异），产生新解以探索新区域。 迭代更新：重复评估-选择-交叉-变异过程，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度收敛）。

在MATLAB中，内置的遗传算法工具箱（`ga`函数）可直接调用，用户只需定义目标函数和约束条件即可。对于更灵活的实现，可以自定义编码方式、适应度函数和遗传算子。

遗传算法特别适合多峰值、非凸或不可微函数的优化，其全局搜索能力避免了传统梯度方法陷入局部最优的问题。结合群智优化（如GP，即遗传编程）可进一步扩展其应用场景。