Adaptive genetic algorithm matlab code matlab annex LEI Ying

资 源 简 介

Adaptive genetic algorithm matlab code matlab annex LEI Ying

详 情 说 明

自适应遗传算法是一种改进的传统遗传算法，它能够根据种群的进化状态动态调整交叉概率和变异概率，从而提高算法的收敛速度和搜索效率。在MATLAB中实现这种算法需要对标准遗传算法进行若干关键改进。

核心改进思路主要体现在参数的自适应调整上。传统的遗传算法使用固定的交叉率和变异率，而自适应版本会根据个体适应度动态调整这些参数。具体来说，当种群多样性较高时，会增加交叉和变异概率以促进探索；当种群趋于收敛时，则降低这些概率以加强局部搜索。

实现过程中需要注意几个关键点：首先需要设计合适的适应度函数来评估个体优劣；其次要建立交叉率和变异率与个体适应度之间的数学关系；最后还需要设置合理的终止条件，如最大迭代次数或适应度阈值。

相比固定参数的遗传算法，自适应版本能更好地平衡全局搜索和局部搜索的关系，避免早熟收敛，特别适合解决复杂的多峰函数优化问题。该算法在工程优化、机器学习参数调优等领域都有广泛应用前景。

雷英杰教材中的案例实现为我们提供了很好的基础框架，将其改造成自适应版本主要需要增加参数调整模块，并优化选择策略。这种改进既保留了遗传算法的全局搜索能力，又通过参数自适应显著提升了算法性能。