MATLAB遗传算法实现与解析

"该资源为一个关于遗传算法的MATLAB代码文档，主要包含解码、目标函数计算、适应值计算和选择复制等关键步骤的实现。适用于多变量优化问题的解决，采用二进制编码转换成十进制，并通过目标函数计算适应值，最后运用赌轮盘选择法进行种群的选择复制。" 在遗传算法中，这个MATLAB代码提供了以下几个核心知识点： 1. **二进制编码与解码**： - `decodechrom.m`函数用于将二进制编码转换为十进制数。在多变量问题中，变量间通过指定位置分隔，例如，如果有两个变量，第一个变量的二进制编码从1开始，第二个变量从11开始。长度参数`length`指定了每个变量的位数。 2. **目标函数计算**： - `calobjvalue.m`函数负责计算目标函数值。在这个例子中，目标函数采用了一个简单的数学表达式`10*sin(5*x)+7*cos(4*x)`，其中`x`是由二进制转换得到的十进制数。实际应用中，可以根据具体优化问题替换这个函数。 3. **适应值计算**： - `calfitvalue.m`函数计算个体的适应值。首先，全局变量`Cmin`初始化为0，然后检查每个个体的目标函数值是否大于零。如果大于零，适应值等于`Cmin + objvalue(i)`，否则适应值为0。最后，将适应值转置以便处理。 4. **选择复制**： - 选择复制是遗传算法的关键部分，这里采用的是赌轮盘选择法。该方法基于个体的适应值进行概率选择。首先计算所有个体适应值的总和`fsum`，然后生成[0,1]区间的随机数`s`。找到满足`∑fi≥s`的最小索引`k`，则个体`k`被选入下一代。 这些MATLAB代码段展示了遗传算法的基本流程，适用于解决连续优化问题，尤其是那些可以用目标函数表达的问题。在实际应用中，用户可以根据自己的需求调整目标函数，以及适应度计算和选择策略。