遗传算法案例

资 源 简 介

遗传算法案例

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于求解复杂优化问题。在MATLAB中，使用遗传算法可以高效地寻找最优解，尤其适用于非线性、多峰或离散优化场景。

核心思路是通过模拟“种群进化”过程来逼近最优解。算法流程通常包括： 初始化种群：随机生成一组可能的解作为初始种群 适应度评估：根据目标函数计算每个个体的适应度值 选择操作：采用轮盘赌或锦标赛等方法保留优质个体 交叉变异：通过基因重组和突变产生新一代种群 迭代收敛：重复2-4步直到满足终止条件

在MATLAB实现时，关键点在于合理设置： 种群大小和进化代数平衡计算效率与求解精度 适应度函数设计需准确反映优化目标 交叉概率和变异概率影响算法探索能力 约束条件的处理方式（如罚函数法）

典型应用场景包括参数优化、路径规划、神经网络训练等，其全局搜索特性可有效避免陷入局部最优。MATLAB的全局优化工具箱提供了遗传算法的标准化实现，用户只需关注问题建模而非算法细节。