精英轮盘赌遗传算法代码

MATLAB中的精英轮盘赌遗传算法（Elitist Roulette Wheel Selection Genetic Algorithm, ERWGA）是一种优化算法，它结合了自然选择（如轮盘赌选择）和保留最优解的概念（即精英机制）。这个算法通常用于求解复杂的优化问题。

以下是一个简单的ERWGA遗传算法的伪代码示例：

% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
eliteRatio = 0.1; % 精英比例
fitnessFcn = @(x) -x.^2; % 目标函数，这里使用简单的平方反比函数

% 初始化种群
population = rand(popSize, dim); % 假设dim是问题维度

% 计算初始适应度
fitness = fitnessFcn(population);

% 循环迭代
for iter = 1:maxIterations
    % 选择操作（轮盘赌选择）
    selectedParents = rouletteWheelSelection(fitness, popSize);
    
    % 遗传操作（交叉和变异）
    offspring = crossover(selectedParents, mutationRate);
    
    % 计算后代适应度
    offspringFitness = fitnessFcn(offspring);
    
    % 更新种群（精英保留）
    population = [population(1:round(eliteRatio*popSize), :); offspring];
    fitness = [fitness(1:round(eliteRatio*popSize)); offspringFitness];
    
    % 可选：显示进度或结果
    disp(['Iteration ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(min(fitness))]);
end

% 返回最佳解
bestSolution = population(find(min(fitness)), :);

在这个代码中：
- `rouletteWheelSelection` 是轮盘赌选择的函数，根据个体的适应度分配概率。
- `crossover` 和 `mutation` 分别是交叉和变异操作，用于生成新的解决方案。
- `maxIterations` 是最大迭代次数，可以根据实际需求调整。