matlab代码实现遗传算法例程

资 源 简 介

matlab代码实现遗传算法例程

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，广泛应用于解决复杂的调度和排序问题。在航班调度场景中，遗传算法能有效处理多约束条件下的排序优化，通过模拟自然选择机制逐步改进解决方案。

核心实现思路

染色体编码 每个染色体代表一个航班排序方案，通常采用整数编码。例如，基因序列 [3,1,2] 表示航班3优先起飞，航班1次之，最后是航班2。

适应度函数设计 评估排序方案的优劣，需考虑延误成本、转机时间、跑道占用等目标。适应度值越高，方案越优。例如，总延误时间越短，适应度得分越高。

选择操作 采用轮盘赌或锦标赛策略，优先保留适应度高的个体进入下一代，确保优秀基因传递。

交叉与变异 交叉：交换两个父代染色体的部分基因（如单点交叉），生成新排序组合。 变异：随机调整个别航班顺序（如交换两个基因位置），增加种群多样性。

Matlab实现要点 内置函数如 `ga()` 可直接调用，但自定义编码需通过适应度函数和约束条件灵活调整。 针对航班调度，需额外处理冲突检测（如跑道占用时间重叠），可在适应度函数中引入惩罚项。

扩展思考 多目标优化：结合NSGA-II算法同时优化延误率和资源利用率。 实时调整：动态接收新航班请求时，重启遗传算法迭代。

通过调整种群大小、变异率等参数，可平衡收敛速度与解的质量。实际应用中，可结合优先级规则进一步提升效率。