使用遗传算法（GA算法）求某个函数的最小值，最基础的遗传算法实现

资 源 简 介

使用遗传算法（GA算法）求某个函数的最小值，最基础的遗传算法实现

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，常用于求解函数最小值问题。它通过模拟生物进化的选择、交叉和变异机制，逐步寻找问题的最优解。在MATLAB中实现基础遗传算法主要包含以下几个关键步骤：

首先是初始化种群阶段，我们需要随机生成一组候选解作为初始种群。每个个体代表一个潜在的解，通常用二进制或实数编码表示。种群规模会影响算法的搜索能力和计算效率。

接下来是适应度评估环节，计算每个个体对应目标函数的值。由于我们要求最小值，通常会将函数值取反或倒数作为适应度值。适应度函数的设计直接影响算法的收敛方向。

选择操作采用轮盘赌或锦标赛等方法，优先选择适应度高的个体进入下一代。这模拟了自然界适者生存的原则，确保优秀基因得以保留。

交叉操作是遗传算法的核心，随机选择两个父代个体，通过单点交叉或多点交叉产生新个体。这种信息交换机制有助于组合优质基因片段。

最后是变异操作，以较小概率随机改变某些基因位，增加种群多样性避免早熟收敛。变异概率需要谨慎设置，过高会导致随机搜索，过低则降低探索能力。

在MATLAB实现时，这些步骤会循环执行直到满足终止条件，比如达到最大迭代次数或适应度不再显著改善。每次迭代都会产生更优的种群，最终输出最佳个体作为函数最小值的近似解。