遗传算法matlab程序

以下是一个简单的遗传算法MATLAB程序示例：

% 遗传算法MATLAB程序示例
clear all;

% 定义遗传算法的参数
popSize = 50;    % 种群大小
numVars = 10;    % 变量数目
numGen = 100;    % 迭代次数
crossoverProb = 0.8;    % 交叉概率
mutationProb = 0.02;    % 变异概率

% 初始化种群
pop = rand(popSize, numVars);

% 开始迭代
for i = 1:numGen
    % 计算适应度
    fitness = sum(pop, 2);
    
    % 选择
    idx = randsample(popSize, popSize, true, fitness);
    newPop = pop(idx, :);
    
    % 交叉
    for j = 1:2:popSize
        if rand < crossoverProb
            k = randi(numVars);
            temp = newPop(j, k:end);
            newPop(j, k:end) = newPop(j+1, k:end);
            newPop(j+1, k:end) = temp;
        end
    end
    
    % 变异
    for j = 1:popSize
        if rand < mutationProb
            k = randi(numVars);
            newPop(j, k) = rand;
        end
    end
    
    % 更新种群
    pop = newPop;
end

% 输出最优解
[~, idx] = max(sum(pop, 2));
disp(['最优解：', num2str(pop(idx, :))]);

这个示例程序演示了如何使用遗传算法来求解一个简单的优化问题。在这个问题中，我们要最大化一个包含10个变量的向量的元素之和。程序初始化一个包含50个随机生成的向量的种群，并在每一代中执行选择、交叉和变异操作，来产生下一代种群。程序最后输出最优解（即元素之和最大的向量）。请注意，这只是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。