遗传算法matlab源代码

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，常用于解决复杂问题求解、函数优化等问题。MATLAB提供了一个内置的`ga`函数，用于实现遗传算法的基本流程。以下是基本的MATLAB遗传算法源代码的一般框架：

% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
ngen = 100; % 迭代次数
fitnessFcn = @(x) yourFitnessFunction(x); % 自定义适应度函数

% 初始化种群
chromosomes = rand(popSize, problemDimension);

% 计算初始适应度值
fitnessValues = fitnessFcn(chromosomes);

% 设定交叉概率和突变概率
crossoverProb = 0.8;
mutationProb = 0.01;

% 主循环开始
for i = 1:ngen
    % 繁殖操作
    offspring = crossover(crossoverProb, chromosomes);
    offspring = mutate(mutationProb, offspring);

    % 计算新个体的适应度值
    newFitnessValues = fitnessFcn(offspring);

    % 更新种群
    [chromosomes, fitnessValues] = selectBest([chromosomes, offspring], newFitnessValues);

    % 可选的日志输出或其他中间处理
    disp(['Generation ' num2str(i) ', Best Fitness: ' num2str(min(fitnessValues))]);
end

% 最后的最佳解
bestChromosome = chromosomes(find(min(fitnessValues)));
bestSolution = bestChromosome'; % 如果你的问题是向量形式的