MATLAB实现遗传算法代码详解

"该资源是关于使用MATLAB实现遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的代码示例。" 在MATLAB中，遗传算法是一种优化工具，常用于解决复杂问题的全局搜索。以下是对代码中关键部分的详细解释： 1. **函数定义与参数**: - `youhuafun` 是主函数，它包含了遗传算法的核心逻辑。 - `D` 存储了问题的初始数据或解空间。 - `N` 定义了种群大小，即同时考虑的解决方案数量。 - `maxgen` 设定了最大迭代次数。 - `crossrate` 和 `muterate` 分别是交叉概率和突变概率。 2. **初始化**: - `fatherrand` 用于存储父代个体的编码，这些编码是问题解的一种表示。 - `score` 用于记录每一代的个体评分。 - `generation` 表示当前的进化代数。 3. **循环过程**: - `while` 循环持续进行，直到达到最大迭代次数。 - `ind=randperm(N-2)+2` 生成随机配对的索引，用于交叉操作。 4. **多点交叉（Crossover）**: - 多点交叉是遗传算法中常用的一种操作，它随机选取多个点将父代个体分割，然后组合形成子代。 - `rnd` 生成随机数矩阵，`ind` 根据这些随机数确定交叉点。 - `A` 和 `B` 分别是两个父代个体，通过交叉操作交换它们的部分基因。 5. **突变（Mutation）**: - `rnd` 生成新的随机矩阵，`ind` 确定需要突变的基因位置。 - `tmp` 用于存储新生成的基因值，确保突变后的值仍在有效范围内（这里取模3）。 6. **评价与选择**: - `scorefun(fatherrand,D)` 用于计算每个个体的适应度分数，即评价函数。 - `score` 保存每一代所有个体的适应度值。 - `scoreSort` 和 `scoreind` 分别对适应度值进行排序和索引，便于选择优秀的个体。 - `cumsum(scoreSort)` 计算累积适应度，用于选择子代个体。 - `childind` 包含了下一代将保留的个体的索引，这里采用了精英策略，保留了上一代最好的两个个体，并根据累积适应度概率选择其他个体。 7. **选择（Selection）**: - `tmprnd` 生成随机数用于轮盘赌选择。 - `tmpind` 确定被选择的个体索引。 整个代码示例展示了如何在MATLAB中实现一个简单的遗传算法流程，包括编码、初始化、交叉、突变、评价和选择等步骤。这个代码可以作为一个基础模板，根据实际问题的需求进行修改和扩展。