matlab--GA

资 源 简 介

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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方法，常用于求解复杂非线性问题。以下通过MATLAB实现案例解析函数极值搜索的过程：

问题描述需要最大化区间[0,10]内的函数f(x)=10sin(5x)+7cos(4x)。核心实现策略分为三步：

二进制编码 采用10位二进制串表示解空间，将连续变量x离散化为0-1023的整数，通过线性映射实现精度0.01的数值转换。这种编码方式直接影响算法的搜索粒度。

适应度计算 直接将目标函数值作为适应度评价标准。需要注意处理负值情况，可采用函数平移保证适应度非负，这是选择操作的基础。

遗传操作设计 包含选择（轮盘赌或锦标赛）、交叉（单点/多点交叉）和变异（位翻转）三大操作。参数设置如交叉概率、变异概率需要平衡探索与开发能力。

该案例典型特点是利用二进制编码处理连续优化问题，展示了遗传算法处理非凸、多峰函数的优势。实际应用中需注意早熟收敛问题，可通过精英保留或自适应参数机制改进。