Matlab遗传算法详解：带代码注释实例

Matlab遗传算法完整版教程提供了一个易于理解的实现过程，它是一种搜索优化算法，特别适用于解决复杂的优化问题。该代码的核心功能围绕以下几个关键部分展开： 1. 初始化：`functionyouhuafun`定义了算法的全局变量，如种群大小（N=50），最大代数（maxgen=50），交叉率（crossrate=0.5）和突变率（muterate=0.08）。这些参数是可调整的，以便适应不同的问题需求。 2. 选择与交叉：在遗传阶段，通过`randperm`函数随机生成配对，进行交叉操作。首先，父代个体被随机排列（`ind=randperm(N-2)+2`），然后分为两部分（A和B）进行多点交叉（或多点交换）。随机概率矩阵`rnd`用于确定哪些位置进行交叉。 3. 变异：在交叉后，代码进行变异操作，即通过随机数生成新的个体。这里使用了模运算（`fatherrand=mod(fatherrand,3)`）来限制新个体在种群范围内的位置。 4. 评估与选择：每个个体通过`scorefun`函数评估其适应度（或解的质量），得到个体评分`scoreN`。根据评分，种群进行排序（`scoreSort`）并选择最优个体进入下一代（`scoreind`）。 5. 逐步改进：`cumsum(scoreSort)`计算累计得分，然后将其归一化为累积概率分布（`sumscore`）。通过比较累积概率，选择两个最佳个体（`childind`）作为父母，其余个体通过重新随机选择或变异的方式形成下一代。 6. 终止条件：当达到最大代数`maxgen`时，或者达到某个停止准则（例如适应度阈值），算法终止。整个过程体现了遗传算法的主要步骤，即随机搜索、交叉、变异和适应性选择，旨在逐步接近问题的最优解。 总结来说，这个Matlab遗传算法实例提供了实现遗传优化的实用框架，适用于解决单目标优化问题。通过学习和理解这个代码，用户可以了解如何将遗传算法应用到实际项目中，解决工程、科学或经济领域中的复杂优化问题。