遗传算法

资 源 简 介

遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的启发式优化算法，特别适用于解决复杂的多约束非线性规划问题。该MATLAB实现展示了如何利用遗传算法寻找目标函数的最大值。

算法核心流程分为以下几个阶段： 初始化种群：随机生成一组潜在解作为初始种群 适应度评估：计算每个个体对应目标函数的值 选择操作：基于适应度值进行轮盘赌或其他选择策略 交叉重组：交换父代个体的部分基因产生新个体 变异操作：以一定概率改变个体的某些基因 终止条件判断：满足最大迭代次数或收敛标准则停止

对于多约束条件的处理，常见的解决方案包括惩罚函数法和可行解保持法。该MATLAB实现可以通过修改适应度函数来整合各种约束条件。

遗传算法的优势在于： 不需要梯度信息 可处理离散和连续变量混合的问题 具有并行搜索能力 能够跳出局部最优解

实际应用中可以根据具体问题调整参数，如种群大小、交叉率、变异率等。对于不同的问题类型，选择合适的编码方式（二进制编码、实数编码等）也很关键。