matlab代码实现遗传算法

资 源 简 介

matlab代码实现遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模仿生物进化过程的智能优化算法，特别适合解决多维参数优化问题。以下是基于MATLAB实现浮点型实数编码遗传算法的核心思路：

初始化种群 采用浮点编码直接生成初始解，每个个体代表一组待优化参数。种群规模根据问题复杂度设定，通常取50-200个个体。

自适应交叉与变异 自适应交叉概率：根据个体适应度动态调整交叉率，优质个体保留基因，劣质个体提高交叉概率。 非均匀变异：在迭代后期缩小变异步长，平衡全局搜索与局部精细优化。

适应度函数设计 将目标函数转化为适应度值，对于最小化问题常用倒数或负值转换。多维矩阵参数通过向量化处理提升计算效率。

选择机制 结合轮盘赌选择与精英保留策略，确保优秀个体进入下一代的同时维持种群多样性。

终止条件 设置最大迭代次数或适应度阈值，当最优解连续多代无显著改进时提前终止。

实现要点： 使用矩阵运算替代循环，加速MATLAB执行 采用归一化处理适应度值，避免早熟收敛 提供可视化模块跟踪最优解变化曲线

该实现通过模块化设计（初始化、选择、交叉、变异等子函数）保证可读性，可直接扩展至更高维参数优化场景。