刘金琨MATLAB智能控制课件：遗传算法详解

"MATLAB智能控制课程的第10章深入探讨了遗传算法。遗传算法是基于模拟自然界生物进化过程的一种优化技术，由Holland教授在1962年提出。其核心思想源自达尔文的自然选择学说，主要包括遗传、变异和生存斗争等三个主要概念。 遗传算法将这些原理应用到优化问题中，通过构建一个由适应度函数评价的个体（编码串）组成的群体。复制操作选择具有高适应度的个体复制，以概率决定它们是否进入下一代。交叉操作则是通过交换两个个体的部分基因（染色体），创造出新的组合，以增加多样性，寻找潜在的优化解。 具体操作如下： 1. 复制：从现有种群中选择适应度高的个体，通过随机概率决定复制与否，有助于保留优良特性。 2. 交叉：通过随机选择交叉点，交换父代个体的基因片段，形成新的个体，模仿生物繁殖过程中基因重组的现象，促进创新。 遗传算法的优势在于其并行性、全局搜索能力和找到全局最优解的可能性。然而，它并非总能找到最优解，但通常能收敛于相对满意的解决方案。在智能控制领域，遗传算法常用于解决复杂系统的控制策略设计、参数优化等问题，是MATLAB工具箱中一种强大的优化工具。通过学习和实践，可以利用遗传算法在MATLAB环境中开发出高效的智能控制算法。"