遗传算法MATLAB代码

资 源 简 介

遗传算法MATLAB代码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，特别适合解决复杂的非线性问题。在MATLAB中实现遗传算法时，通常会通过调整关键参数来平衡探索与开发的矛盾。

这个案例中目标函数的最大值达到3905.9262，对应的最优解出现在两个参数均为-2.0480的位置。值得注意的是，算法偶尔会收敛到局部极值点，表现为一个参数为-2.0480而另一个为2.0480的情况，这说明搜索空间可能存在对称的局部最优解。

参数设置方面，变异概率(pm)设为0.05，这个相对较低的数值有助于保持种群多样性而不破坏已发现的优良解。交叉概率(pc)采用0.8的较高值，这能促进优良基因的组合传递。这两个关键参数的组合使得算法在探索新区域和开发已知优良区域之间取得了平衡。

在MATLAB实现中，通常需要设计染色体编码方案、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子等核心组件。适应度函数将直接决定搜索方向，而选择策略会影响种群的进化压力。为了避免过早收敛到局部最优，可以考虑引入适应度缩放或者采用精英保留策略。