MATLAB遗传算法SGA

资 源 简 介

MATLAB遗传算法SGA

详 情 说 明

遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法，MATLAB中的简单遗传算法(SGA)实现展示了其核心思想。SGA通过模拟自然选择过程来解决复杂优化问题，主要包含选择、交叉和变异三个关键操作。

算法开始时需要初始化一个随机种群，每个个体代表问题的一个潜在解。适应度函数评估每个个体的优劣，指导后续的选择过程。轮盘赌选择法模拟"适者生存"原则，更优秀的个体有更高几率被选中繁殖。

交叉操作将两个父代个体的基因组合产生新后代，促进优良特性的传递。变异操作则引入随机性，维持种群多样性，避免陷入局部最优。这些操作迭代进行，种群质量逐步提升，最终收敛到最优或近似最优解。

MATLAB实现SGA时需要注意参数设置，包括种群规模、交叉概率和变异概率等。适应度函数的设计直接影响算法效果，需要准确反映问题的优化目标。SGA适合解决非线性、多峰值的复杂优化问题，在工程设计和机器学习等领域有广泛应用。