matlab代码实现自适应遗传算法

资 源 简 介

matlab代码实现自适应遗传算法

详 情 说 明

自适应遗传算法通过动态调整交叉和变异概率来优化搜索效率。本文介绍MATLAB实现的要点，重点说明概率如何随适应度变化。

核心思想是让交叉概率(Pc)和变异概率(Pm)根据个体适应度自动调节：当个体适应度接近群体最优时，降低其Pc和Pm以避免破坏优良基因；反之对低适应度个体提高Pm以增加多样性。

实现步骤通常包括： 初始化参数：设定基础Pc和Pm，种群大小和迭代次数。 适应度评估：计算当前种群中每个个体的适应度值。 概率调整：根据个体适应度与群体最大/平均适应度的关系，按公式动态调整Pc和Pm。例如，高性能个体的Pc可能从0.9降至0.6，而低性能个体的Pm从0.01升至0.1。 遗传操作：基于调整后的概率执行选择、交叉和变异。 终止条件：达到最大迭代次数或最优解满足阈值时停止。

这种方法的优势在于平衡了全局探索（靠高变异率）和局部开发（靠低交叉率），尤其适用于多峰优化问题。MATLAB的矩阵运算能高效处理种群数据，而内置绘图函数可直观展示收敛过程。