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智能优化算法，广泛应用于工程优化、机器学习等领域。基于MATLAB的实现具有代码简洁、可视化方便的特点，特别适合算法学习和快速验证。

算法核心流程分为初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉变异四个关键阶段。用户只需准备初始训练矩阵，算法就能自动完成后续的优化过程。训练矩阵的行代表个体解，列对应问题维度，这种矩阵化处理使得算法能高效处理多维优化问题。

适应度函数的设计直接影响优化方向，通过计算每个个体的适应度值，算法会保留优质基因。选择操作模拟"优胜劣汰"，通常采用轮盘赌或锦标赛策略。交叉和变异算子则引入随机性，避免陷入局部最优，其中交叉概率和变异概率是需要重点调参的参数。

MATLAB版本的优势在于矩阵运算的天然支持，可以轻松处理种群进化过程中的批量计算。通过观察历代的适应度曲线和最优解变化，使用者能直观理解算法的收敛过程。对于不同应用场景，只需调整适应度函数的计算逻辑，即可实现路径规划、参数优化等多样化需求。