基因演算法入门实例：快速掌握与实践

基因演算法是一种启发式优化算法，源自自然界中的遗传进化过程，主要用于解决复杂的优化问题。在"基因演算法学习速成"这一资源中，南台科技大學電機系的赵春棠讲师通过讲解一个名为go_ga.m的示例程序，帮助读者快速理解基因演算法的工作原理和基本操作。 该程序的核心部分包括以下几个关键概念： 1. **参数设置**： - `generation_n`: 代表迭代代数，即算法将运行的总轮数，这里是30代。 - `popuSize`: 种群大小，即每次迭代时的解决方案数量，本例中为20个个体。 - `xover_rate` 和 `mutate_rate`: 遗传操作的概率，交叉率设为1.0，意味着每个个体都有可能与另一个进行基因重组；变异率为0.01，表示在基因变异过程中发生的可能性较小。 2. **位数设定**： - `bit_n`: 每个输入变量用二进制表示的比特数，这影响了问题的离散化程度。 3. **全局优化方法**： - `globalOPT_METHOD`: 用于选择优化算法的策略，这里设定为 'ga'，表明采用的是基因演算法。 4. **目标函数**： - `obj_fcn`: 对于这个示例，目标函数是 'peaksfcn'，这是一个常见的多峰函数，用于测试优化算法寻找局部极值的能力。如果选择其他函数，如 'wavefcn'，则会对应不同的函数特性。 5. **图形输出**： - 程序输出包括两个图形：一个展示目标函数的峰函数图像，另一个是等高线图，用于可视化解空间。这些图形有助于理解搜索过程中的最优解和解的质量。 通过阅读和执行这段代码，读者可以直观地观察基因演算法如何通过模拟自然选择的过程（如随机交叉和变异）来搜索解空间，以及如何逐步接近优化问题的目标。这不仅提供了对基因演算法运作机制的深入理解，也为应用该算法到实际问题中打下了基础。同时，张智星教授的网站还提供书中所有Matlab程式的下载，方便进一步学习和实践。