MATLAB中遗传算法的实现与应用实例

本文主要探讨了如何在MATLAB这个强大的数值计算环境里应用遗传算法，一种源自生物学进化原理的全局优化算法。作者刘国华、包宏和李文超来自北京科技大学，他们首先介绍了遗传算法的基本概念，强调了其相较于传统优化算法的优势，如非单点搜索、仅依赖适应值而非导数信息以及避免局部最优的特性。 遗传算法的核心在于个体编码和适应值评估。在MATLAB中，决策变量被转换为基因型串形式，这种结构数据能够有效地表示问题空间中的可能解。适应值则是目标函数对个体表现的度量，它决定了个体在进化过程中的生存概率。遗传操作包括选择、交叉和变异三个关键步骤：选择操作模拟自然选择，根据适应值的高低决定个体的生存概率；交叉操作则是基因重组，通过随机交换基因来产生新的可能解；变异操作则引入随机性，使得搜索更具多样性，防止陷入局部最优。 文章中提到，作者提供了一个具体的MATLAB实现示例，通过解决一个函数全局寻优问题，展示了所编写的遗传算法程序的功能。这个例子有助于读者理解如何在MATLAB环境中编写和运用遗传算法进行实际问题的求解，比如优化设计、数据分析或机器学习中的参数调优。 这篇论文不仅提供了遗传算法的基本理论框架，还分享了在MATLAB中具体实现遗传算法的操作技巧，对于希望在IT领域特别是优化问题处理中应用遗传算法的读者来说，是一份宝贵的实践指南。同时，由于该研究得到了国家自然科学基金项目的资助，这也体现了遗传算法在科研领域的广泛应用和重要价值。