遗传算法求最小值matlab

遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法，可以用于求解优化问题。在MATLAB中实现遗传算法求最小值，需要定义适应度函数、种群大小、交叉概率、变异概率等参数。

首先，需要定义适应度函数，该函数表示个体适应度的大小。对于求最小值问题，适应度函数应该返回目标函数值的负数，例如：

function f = fitness(x)
f = -sin(x) - 0.05*x^2;
end

然后，需要设置种群大小、交叉概率、变异概率等参数，例如：

popsize = 50; % 种群大小
crossover_prob = 0.7; % 交叉概率
mutation_prob = 0.05; % 变异概率

接下来，可以调用MATLAB内置的ga函数求解最小值，例如：

options = gaoptimset('PopulationSize',popsize,'CrossoverFraction',crossover_prob,'MutationFcn',{@mutationuniform,mutation_prob},'Display','iter');
[x,fval] = ga(@fitness,1,[],[],[],[],-10,10,[],options);

上述代码中，通过gaoptimset函数设置遗传算法的参数，然后调用ga函数求解最小值。其中，mutationuniform表示使用均匀变异方法，mutation_prob是变异概率。

最后，MATLAB会返回最小值和目标函数的值，例如上述代码返回的是最小值和适应度函数的值。通过调整参数，可以得到更好的优化结果。