matlab代码实现自适应遗传算法

资 源 简 介

matlab代码实现自适应遗传算法

详 情 说 明

自适应遗传算法是一种改进的遗传算法，其核心特点是交叉概率和变异概率能够根据个体的适应度自动调整。这种机制使得算法在进化过程中能够更灵活地平衡全局搜索和局部搜索的能力，从而提升收敛效率和求解精度。

在Matlab中实现自适应遗传算法，关键在于设计交叉概率和变异概率的动态调整策略。通常，适应度较高的个体会被赋予较低的变异概率，以保护优良基因；而适应度较低的个体则获得较高的变异概率，增加多样性以避免早熟收敛。交叉概率的调整也遵循类似逻辑，适应度相近的个体间交叉概率较高，以促进优秀基因的组合。

算法的实现步骤包括初始化种群、计算适应度、动态调整交叉和变异概率、选择操作、交叉和变异操作，以及终止条件判断。通过迭代优化，算法能够逐步逼近问题的最优解。自适应机制使得算法在面对复杂问题时表现更加鲁棒，尤其适用于多峰函数优化或动态环境下的优化问题。

相较于传统遗传算法，自适应版本减少了参数调优的依赖，更适合实际工程应用场景。