遗传算法入门实例：Matlab源代码与详细步骤解析

本文档提供了一个详细而实用的遗传算法入门案例，结合Matlab编程实现。主要内容包括以下几个关键步骤： 1. 个体编码：问题涉及的是二元函数的优化，个体编码采用无符号二进制整数，将变量x1和x2（范围0~7）分别编码为3位二进制数，形成6位的基因型。例如，基因型X=101110代表表现型x=[5, 6]，通过编码和解码程序实现基因型到表现型的转换。 2. 初始群体：算法开始时，需要一个初始群体，这里设定群体规模为4个个体，每个个体通过随机方法生成，如011101, 101011, 011100, 111001。 3. 适应度计算：适应度是评估个体性能的重要指标，对于最大化函数值的目标，个体的适应度直接与其目标函数值相关，适应度高的个体更有可能在下一代中生存。 4. 选择运算：选择过程中，采用适应度比例选择法，即根据每个个体的相对适应度确定其在下一代群体中的遗传概率。具体来说，先计算所有个体适应度总和，然后除以个体的适应度得到概率，通过随机数决定个体被复制的数量。 5. 交叉运算：使用单点交叉方法，随机配对群体中的个体，确定交叉点后交换配对个体的部分基因，以增加种群多样性。 6. 变异运算：基本位变异操作被用来改变个体基因座的值，这增加了种群的随机性和探索性。变异概率通常较小，确保在保持解决方案质量的同时引入一定程度的创新。 整个文档通过实际的Matlab代码演示了遗传算法的基本流程，这对于初学者理解遗传算法的工作原理和实践应用非常有帮助。通过这个例子，学习者可以亲手实现遗传算法并应用于解决实际问题，进一步提升对算法的理解和掌握。