matlab代码实现遗传算法

资 源 简 介

matlab代码实现遗传算法

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，特别适合解决组合优化问题，如最小生成树（MST）。结合Prufer编码，可以高效地表示和演化树结构，避免无效解的生成。

遗传算法框架 初始化种群：随机生成多个Prufer编码序列，每个编码对应一个可能的生成树。 适应度评估：计算每个生成树的总权重，权重越小适应度越高。 选择操作：采用轮盘赌或锦标赛选择，保留优质个体。 交叉与变异：通过交换Prufer编码片段或随机修改某些基因，引入多样性。 终止条件：达到最大迭代次数或适应度收敛时停止。

Prufer编码优势 唯一性：每个Prufer序列对应唯一树结构，避免冗余搜索。 高效解码：线性时间即可还原为树，便于快速验证解的可行性。

MATLAB实现要点 利用矩阵运算加速适应度计算。 自定义交叉变异函数，确保操作后仍为有效Prufer编码。 可视化中间结果，如迭代过程中最小权重的变化曲线。

这种方法特别适用于大规模图的最小生成树问题，遗传算法的全局搜索能力与Prufer编码的紧凑性结合，能有效避开局部最优。