自适应遗传算法源码

资 源 简 介

自适应遗传算法源码

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性和搜索能力。在MATLAB环境下实现自适应遗传算法，可以帮助初学者理解其核心思想和实现方式。

### 算法核心思想 编码与初始化：通常采用二进制编码或实数编码，初始化种群并评估适应度。 选择操作：轮盘赌选择或锦标赛选择，保留优质个体进入下一代。 自适应交叉与变异：交叉概率和变异概率随适应度动态调整，避免早熟收敛或搜索停滞。 终止条件：达到最大迭代次数或满足适应度阈值时停止。

### MATLAB实现关键点 适应度计算：定义优化目标函数，评估个体优劣。 自适应参数调整：通过当前种群适应度分布动态调整交叉和变异率。 进化迭代：不断更新种群，逐步逼近最优解。

### 学习价值 MATLAB代码结构清晰，适合初学者理解遗传算法的核心逻辑，包括选择、交叉、变异等操作的自适应调整策略。通过修改适应度函数，可快速应用于不同优化问题。