遗传模拟退火算法Matlab实例：初学者实践教程

遗传模拟退火算法是一种启发式优化方法，它结合了遗传算法和模拟退火的思想，常用于解决复杂问题的全局优化。这段MATLAB通用源程序主要实现了一个遗传模拟退火过程，其核心步骤包括： 1. **群体初始化**： - 程序首先根据群体规模 `N` 定义最大人口规模 `maxpop`，不同规模下的设置有所不同，确保群体足够大但避免过大导致计算效率降低。 - 初始化一个大小为 `maxpop` 的矩阵 `pop`，其中第一列设定为初始解 `v0`，其余随机排列。 2. **模拟退火过程**： - 在一个给定的初始温度 `t0` 下，通过函数 `fc1` 生成新的种群 `pop`，这个函数可能涉及随机交换、变异等操作以搜索解空间。 - 使用轮盘赌选择（roulette wheel selection）来评估每个个体的适应度（fitness），即根据目标函数 `cc` 计算出每个个体的累积适应度 `f`。 - 更新当前最佳解 `finmin` 和对应的解向量 `codmin`，当找到比当前最优解更好的解时，更新这些值。 3. **新种群替换**： - 对于每次迭代后的新种群，随机选择一部分个体 `newpop`，其解由当前种群中适应度较高的个体决定，这有助于保持种群多样性。 4. **单亲繁殖**： - 当种群规模较大时（N>32），进行单亲繁殖以减少计算复杂性，选择部分个体作为父母，并通过随机配对生成子代，子代可能来自两个不同的父母。 5. **温度调整**： - 随着迭代的进行，模拟退火中的温度 `t` 逐渐降低，遵循指数退火策略，以控制探索与利用的平衡。 这个程序适用于学习者通过实践了解遗传模拟退火的基本原理和实现，可以用来优化问题求解，特别是针对那些具有多个局部最优解且搜索空间较大的问题。通过这个源代码，学生可以熟悉到遗传算法如何通过模拟退火策略来避免陷入局部最优，以及如何在迭代过程中逐步调整策略以达到全局最优。