遗传算法用于函数优化问题

资 源 简 介

遗传算法用于函数优化问题

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，常用于求解复杂的函数优化问题。在MATLAB环境下实现遗传算法优化函数，可以充分利用其内置的全局优化工具箱，或者自行编写算法流程进行更灵活的调整。

### 遗传算法的核心思路 编码与初始化种群：将待优化的参数编码为染色体形式（如二进制或实数编码），并随机生成初始种群。 适应度评估：根据目标函数计算每个个体的适应度值，通常函数值越优（如最小值问题），适应度越高。 选择操作：采用轮盘赌、锦标赛等方法，优先选择适应度高的个体进入下一代。 交叉与变异：通过交叉操作交换部分基因片段，引入变异随机扰动，增强种群多样性。 迭代更新：重复评估-选择-交叉-变异过程，直到满足终止条件（如最大迭代次数或收敛精度）。

### MATLAB实现要点 利用`ga`函数可直接调用MATLAB内置遗传算法，需定义目标函数和约束条件。 自定义实现时，需关注种群大小、交叉/变异概率等参数调优，避免早熟收敛。 适应度函数设计是关键，对于多峰函数可考虑共享机制或罚函数法处理约束。

### 应用扩展 遗传算法适合非凸、多极值或不可导函数的优化，如工程参数整定、机器学习超参数搜索等。结合局部搜索（如爬山法）可进一步提升收敛效率。