MATLAB 遗传算法实数编码

资 源 简 介

MATLAB 遗传算法实数编码

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，在MATLAB中通常可以通过内置工具箱实现。但理解其底层编程实现对于掌握算法精髓至关重要，特别是实数编码方式在处理连续变量优化问题时具有明显优势。

实数编码遗传算法与传统的二进制编码相比，直接在解空间进行染色体表示，避免了编码解码过程带来的精度损失。其核心步骤包括：

初始化种群：随机生成一组实数向量作为初始种群，每个向量代表一个可能的解决方案。

适应度评估：设计适应度函数量化每个个体的优劣程度，这是算法优化的直接目标。

选择操作：根据适应度值采用轮盘赌或锦标赛等方式选择优秀个体进入交配池。

交叉运算：对选中的父代个体进行实数交叉，常见的有算术交叉和启发式交叉等方法。

变异操作：以较小概率对某些基因进行随机扰动，增加种群多样性。

新一代生成：结合精英保留策略，形成新的种群并重复上述过程。

在MATLAB实现时，需要特别注意实数编码的特殊处理：合理设置交叉和变异操作的参数范围，确保算法既能跳出局部最优又不会过度破坏优良个体。同时，收敛条件的设定直接关系到算法效率和最终解的质量。