遗传算法的Matlab源代码

资 源 简 介

遗传算法的Matlab源代码

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，在解决复杂优化问题中表现出色。基于Matlab的实现可以清晰地展示算法的工作流程。算法开始时随机生成初始种群，每个个体代表问题的一个潜在解决方案。

算法核心流程包括选择、交叉和变异三个阶段。选择阶段采用轮盘赌等方法保留适应性强的个体；交叉阶段通过交换染色体片段产生新个体；变异阶段则对某些基因进行随机改变以维持种群多样性。这三个阶段的反复迭代推动种群向最优解进化。

引入精英主义是对基础遗传算法的重要改进。具体做法是在每一代进化中，直接保留当代最优个体进入下一代，避免优秀基因因随机操作而丢失。这种策略能显著加快收敛速度，提高算法稳定性。实际应用表明，精英主义的引入通常能使算法提前10-20代达到相同精度的解。

Matlab的矩阵运算特性非常适合遗传算法的实现，其向量化操作可以高效处理种群进化过程。通过合理设置种群规模、交叉概率和变异概率等参数，算法可以在探索与开发之间取得平衡。精英主义参数通常设置为保留1-3个最优个体，过多保留会影响种群多样性。