​《精通MTLAB最优化计算》第14章 遗传优化算法

资 源 简 介

​《精通MTLAB最优化计算》第14章 遗传优化算法

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，主要用于解决复杂的全局优化问题。本章通过MATLAB实现展示了该算法的核心思想和工作流程。

遗传算法主要包含以下几个关键步骤： 初始化种群阶段会随机生成一组潜在解决方案作为初始种群 适应度评估环节对每个个体进行优劣评判 选择操作根据适应度值保留优质个体 交叉和变异操作模拟生物遗传过程产生新个体 迭代更新直至满足终止条件

MATLAB实现优势在于可以方便地进行矩阵运算和可视化展示。算法参数如种群大小、交叉概率和变异概率的设置会直接影响优化效果。相比于传统优化方法，遗传算法特别适合处理非线性、非凸和多峰值的复杂优化问题，能够有效跳出局部最优解。

该算法在工程优化、机器学习参数调优和组合优化等领域都有广泛应用。通过本章MATLAB实现可以直观理解算法的进化过程和解的改进轨迹。