自适应遗传算法

资 源 简 介

自适应遗传算法

详 情 说 明

自适应遗传算法是一种改进的遗传算法，它能够根据种群的进化状态动态调整交叉概率和变异概率，从而提高算法的收敛速度和优化性能。与传统的遗传算法不同，自适应机制能够避免早熟收敛和局部最优问题，适用于复杂的优化问题。

在MATLAB实现中，使用了G-S正交化分解来处理约束条件或优化问题的特定结构。G-S正交化虽然稳定，但计算效率较低，可以考虑改用QR分解进行优化。QR分解具备更好的数值稳定性，同时能简化计算流程，尤其是在处理大规模矩阵时效率更高。

该算法的核心思路包括： 动态调整交叉和变异概率，使得算法在初期探索能力强，后期收敛稳定。 结合正交分解方法（如G-S或QR分解）优化约束条件或适应度计算，提高解的精度。 种群多样性管理，避免过早收敛，提升全局搜索能力。

对于进一步优化，建议尝试QR分解替代G-S分解，以减少计算复杂度，同时比较两种方法在不同问题规模下的表现差异。