MATLAB.遗传算法和粒子群算法程序设计及实例应用

资 源 简 介

MATLAB.遗传算法和粒子群算法程序设计及实例应用

详 情 说 明

在优化问题求解中，遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）是两类经典的启发式方法。它们在MATLAB中的程序设计遵循一定的结构模式，同时结合MATLAB矩阵运算的特性可以显著提升效率。

遗传算法的程序设计思想 遗传算法模拟生物进化过程，核心流程包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异。MATLAB实现时需注意： 种群通常用矩阵表示，每行代表一个个体，利用向量化操作替代循环提升速度； 适应度函数设计需与问题强相关，建议单独封装为函数文件； 选择阶段常用轮盘赌或锦标赛法，可借助randperm函数高效实现； 交叉和变异概率需要反复调参，可通过逻辑索引批量处理种群矩阵。

粒子群算法的程序设计思想 粒子群算法模仿鸟群觅食行为，关键步骤包含粒子初始化、速度更新和位置更新。MATLAB实现要点： 粒子群的位置和速度存储为三维矩阵（粒子×维度×迭代），便于历史追踪； 惯性权重可采用线性递减策略，使用linspace函数生成权重序列； 边界处理时注意利用min/max函数限制越界粒子，避免逐元素判断； 全局最优和个体最优的更新可通过bsxfun函数实现向量化比较。

实例应用建议 遗传算法实例可考虑TSP问题，利用城市坐标矩阵计算路径长度，通过顺序交叉保持基因有效性； 粒子群算法实例推荐求解Rastrigin函数，利用并行计算工具箱加速群体适应度评估。

MATLAB的矩阵运算优势能大幅降低算法耗时，例如通过预分配数组内存、避免嵌套循环等技巧。实际编程时应优先调用内置函数（如sort、cumsum）替代手动实现，同时合理使用稀疏矩阵处理高维问题。