MATLAB实现遗传算法实例：优化与编码策略

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，用于解决复杂问题中的全局优化问题。这个MATLAB程序提供了三个遗传算法实例，主要集中在遗传算法的主程序fga.m上。以下是该程序的关键知识点： 1. **主程序结构**: - fga.m是遗传算法的核心函数，它接受多个输入参数，如目标函数 FUN、自变量下限 LB、自变量上限 UB、代数 eranum、种群规模 popsize、交叉概率 pCross、变异概率 pMutation、倒位概率 pInversion 及一些选项（如编码方式和求解精度）。 2. **编码方式**: - 采用二进制Gray编码，这是一种特殊的编码方式，可以有效减少编码的冲突，提高搜索效率。 3. **选择策略**: - 非线性排名选择（轮盘赌法）用于选择下一代个体，这种方法考虑了每个个体的表现，概率与个体适应度成正比。 4. **遗传操作**: - **交叉**：均匀交叉操作被用来生成新的染色体，通过随机选择父代染色体的一部分进行交换，促进种群多样性。 - **变异**：基于 pMutation 的概率，对染色体进行点突变，有助于探索解空间。 - **倒位**：pInversion 概率定义了倒位操作，即染色体部分片段的反向排列，增加了搜索的灵活性。 5. **控制参数**: - eranum 表示种群代数，通常设置在100到1000之间，popsize 控制每一代种群大小，推荐值在50到200之间。 - pCross 和 pMutation 分别表示交叉和变异的概率，建议值分别为0.5到0.85和0.05到0.2。 - pInversion 是倒位概率，建议值为0.05到0.3。 6. **求解精度**: - 通过 options(2) 设定求解精度，默认值为1e-4，表示目标函数值的变化小于这个阈值时认为找到近似最优解。 7. **性能监控**: - 最优的群体 BestPop 存储了搜索过程中找到的最佳染色体，而 Trace 则记录了这些染色体对应的目标函数值。 8. **时间管理**: - 函数开始时记录当前时间（T1=clock），这可以帮助追踪算法的运行时间。 通过运行这个MATLAB程序，用户能够应用遗传算法解决多变量优化问题，包括设置适当的参数，观察算法行为，以及优化特定目标函数。这些实例对于理解和实践遗传算法在实际问题中的应用非常有帮助。