用遗传算法求解函数极值

资 源 简 介

用遗传算法求解函数极值

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的优化方法，特别适合求解复杂的非线性极值问题。这种方法通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，在解空间中高效寻找最优解。

在求解函数极值时，遗传算法首先初始化一组随机解（称为种群），每个解代表一个可能的极值点。然后，算法评估每个解的适应度（即函数值的好坏），保留优秀的个体，并通过交叉和变异操作生成新一代种群。通过不断迭代，种群逐渐逼近全局最优解。

在MATLAB环境下，可以利用内置的遗传算法工具箱（`ga`函数）快速实现这一过程。只需定义目标函数、变量范围和约束条件，算法会自动完成种群进化。相比传统优化方法，遗传算法具有全局搜索能力强、易于并行化等优势，尤其适用于多峰、非凸函数的优化问题。

对于更复杂的场景，可以调整选择策略、交叉概率或变异率等参数，以平衡算法的探索与开发能力，避免早熟收敛。此外，结合局部搜索方法（如混合遗传算法）还能进一步提升求解精度。