MATLAB实现遗传算法详解

"一个基于MATLAB实现的遗传算法程序，该程序简单易懂，方便修改和扩展，适合学习和开发用途。" 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模仿自然选择、遗传、突变等生物学过程来解决复杂问题。在MATLAB中实现遗传算法，通常包括以下步骤： 1. **初始化种群**： - `popsize`：定义了种群的大小，即有多少个个体。 - `lchrom`：定义了每个个体的染色体长度，代表问题的决策变量数量。 - `initpop` 函数用于生成初始种群，随机分配0和1，代表二进制编码的基因。 2. **适应度函数（Fitness Function）**： - `objfun` 是适应度函数，计算每个个体的适应度值。这通常涉及到将个体的基因解码并应用到目标问题上，适应度值反映了个体对问题解决方案的好坏。 3. **选择操作（Selection）**： - 在 `select` 函数中，通常采用轮盘赌选择法，根据个体的适应度值进行概率选择，保留优秀的个体。 4. **交叉操作（Crossover）**： - `crossover` 实现了基因的重组，即父代个体的基因部分传递给子代。这里可能使用单点、多点或均匀交叉等方式。 5. **变异操作（Mutation）**： - `mutation` 函数实现了基因的随机变化，保持种群的多样性，防止过早收敛。 6. **保护与淘汰（Protection and Elimination）**： - `pp_po` 函数执行保护优秀个体（按 `pp` 概率保留最好的 `mp` 个个体）和淘汰较差个体（按 `po` 概率淘汰 `np` 个个体）的操作。 7. **迭代与终止条件**： - `for gen=1:maxgen` 循环表示遗传算法的迭代过程，直到达到最大代数 `maxgen`。 - `best` 函数记录每代的最佳个体和其适应度值，`bestfit` 和 `bestgen` 分别输出最佳个体的适应度和所在代数。 - 进化曲线 `plot(gen,maxfit(1,gen))` 展示了算法的进化过程。 这个MATLAB程序提供了一个基础的遗传算法框架，用户可以根据自己的问题调整适应度函数、选择、交叉和变异策略，以及调整其他参数以优化算法性能。通过理解和修改这个程序，可以加深对遗传算法的理解，并应用于实际问题的求解。