遗传算法优化简单函数

资 源 简 介

遗传算法优化简单函数

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，常用于寻找复杂问题的近似最优解。在MATLAB中实现遗传算法优化简单函数，可以帮助理解该算法的核心机制和编程思路。

### 核心思想 遗传算法受达尔文进化论启发，通过模拟“选择-交叉-变异”的过程逐步优化解。种群中的个体代表潜在解，适应度函数评估其优劣，优秀的个体更可能被选中繁殖后代。

### 实现步骤 初始化种群：随机生成一组候选解（染色体编码）。 适应度评估：计算每个个体对应函数值，作为选择依据。 选择操作：轮盘赌或锦标赛选择适应度高的个体。 交叉与变异：通过基因重组和随机扰动产生新解，维持多样性。 迭代更新：重复评估-选择-进化过程，直至收敛或达到最大迭代次数。

### MATLAB实现要点 使用`ga`函数可直接调用内置遗传算法工具。 自定义编码时需注意适应度函数的计算效率。 调整交叉率、变异率等参数平衡探索与开发。

此方法不仅适用于数学函数优化，还可扩展至工程设计、机器学习超参数调优等场景。