基本遗传算法(GA)

资 源 简 介

基本遗传算法(GA)

详 情 说 明

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于解决复杂优化问题。其核心思想是通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，逐步搜索最优解。

基本流程 初始化种群：随机生成一组候选解（染色体），构成初始种群。 适应度评估：计算每个个体的适应度值，衡量其优劣。 选择操作：基于适应度值，采用轮盘赌、锦标赛等方法选择优秀个体进入下一代。 交叉操作：模拟基因重组，将两个父代个体的部分基因交换，生成新个体。 变异操作：以较小概率随机改变某些基因，增加种群多样性。 终止条件：达到最大迭代次数或适应度收敛后停止，输出最优解。

MATLAB实现要点 编码方式：二进制、实数或其他形式表示解空间。 适应度函数设计：需根据具体问题调整，确保导向最优解。 参数调优：交叉率、变异率等影响算法效率，需实验调整。

遗传算法的优势在于全局搜索能力强，适用于非线性、多峰值问题，但对参数设置敏感。改进方法如精英保留、自适应参数可进一步提升性能。