遗传算法matlab代码免费

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索方法，常用于解决复杂优化问题。在MATLAB中，有许多库和工具箱支持遗传算法的实现，例如Global Optimization Toolbox。以下是一个简单的遗传算法基本框架的示例，但请注意这并不是完整代码，因为免费提供代码通常不包括详细的实现细节。

% 导入必要的库
% 由于版权原因，这里假设你已经安装了Global Optimization Toolbox
% 如果未安装，可以使用：addpath(geneticAlgorithm toolbox_path);

function [solution, fitness] = genetic_algorithm(objfun, popSize, nGen, crossoverProb, mutationProb)
    % 初始化
    population = createInitialPopulation(popSize);
    fitnessValues = zeros(popSize, 1);
    
    % 遗传循环
    for generation = 1:nGen
        % 计算适应度
        for i = 1:popSize
            fitnessValues(i) = objfun(population{i});
        end
        
        % 选择操作
        parents = selection(fitnessValues, popSize);
        
        % 交叉操作
        children = crossover(parents, crossoverProb);
        
        % 变异操作
        mutatedChildren = mutation(children, mutationProb);
        
        % 合并新个体到种群
        population = [population; mutatedChildren];
        
        % 更新最佳解
        [bestSolution, bestFitness] = updateBestSolution(population, fitnessValues);
        fprintf('Generation %d: Best fitness = %.2f\n', generation, bestFitness);
    end
    
    solution = bestSolution;
    fitness = bestFitness;
end

% 其他辅助函数，如createInitialPopulation, selection, crossover, mutation, updateBestSolution等
% 这些函数需要你自己编写或从其他地方获取，因为它们是遗传算法的核心部分

% 调用遗传算法
objfun = @(x) your_objective_function(x); % 替换为你的目标函数
[bestSolution, fitness] = genetic_algorithm(objfun, 100, 1000, 0.8, 0.01);