遗产算法源代码

资 源 简 介

遗产算法源代码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，其核心思想是通过选择、交叉和变异等算子来迭代优化种群。在MATLAB环境中实现遗传算法可以充分利用其矩阵运算优势，简化编程流程。

算法的基本原理包括：初始化随机种群后，通过适应度函数评估个体优劣，然后采用轮盘赌等策略选择优质个体。交叉算子模拟染色体交换，常用的单点交叉会在随机位置分割并重组父代基因。变异算子则通过小概率扰动维持种群多样性，避免早熟收敛。

MATLAB实现的关键在于将各个算子向量化处理。适应度计算可直接作用于整个种群矩阵，选择阶段利用randperm和cumsum函数高效完成概率采样。交叉和变异操作通过逻辑索引和随机掩码实现批量处理，显著提升执行效率。

实例分析表明，该算法在函数全局寻优中能有效跳出局部最优。例如在Rastrigin函数优化时，算法通过多代进化逐步逼近全局最小值，展示了跳出复杂多峰陷阱的能力。参数设置方面需要注意种群规模与变异率的平衡，过大变异率会导致随机游走，而过小则降低探索能力。