遗传算法Demo

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，它在寻找问题的最佳解时，借鉴了生物界的进化机制，如选择、交叉和突变等过程。在MATLAB中实现遗传算法，通常涉及以下几个关键步骤： 1. **编码**：我们需要将问题的潜在解转化为适合遗传算法处理的编码形式，通常使用二进制串或浮点数向量。在这个"遗传算法Demo"中，可能就是用这样的向量来表示待优化问题的解。 2. **初始种群生成**：随机生成一定数量的个体（解），构成初始种群。`GA_demo.m`可能是用来定义这个初始种群的函数，包括种群大小和个体的编码方式。 3. **适应度函数**：每个个体都有一个适应度值，用于衡量其优劣。适应度函数是根据问题的具体目标来定义的，例如，对于最小化问题，适应度值通常与目标函数值成反比。`GA_demo_run.m`可能包含了计算适应度的代码。 4. **选择操作**：基于适应度值进行选择，常用的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。这个过程模拟了自然选择，优秀个体更有可能被保留下来。 5. **交叉操作**：也称为配对或杂交，是遗传算法的核心步骤之一。两个或多个父代个体通过某种规则生成新的子代。MATLAB中的交叉操作通常包括单点、多点或均匀交叉等。 6. **变异操作**：为了保持种群的多样性，防止过早收敛，会在一定程度上随机改变部分个体的基因。MATLAB中的变异操作可能包括位翻转或概率变异等。 7. **终止条件**：遗传算法会重复上述步骤直到满足某个终止条件，比如达到最大迭代次数、适应度阈值或无改进的代数等。 8. **解码**：最终找到的最优个体需要解码回问题的原始解空间，得出实际的最优解。 在这个MATLAB开发的遗传算法Demo案例中，`GA_demo_run.m`可能是主运行文件，它调用`GA_demo.m`中的函数来完成遗传算法的各个阶段。通过运行这两个文件，初学者可以直观地了解遗传算法的实现过程，并将其应用到自己的优化问题中。为了深入学习，建议仔细研究这两个文件的源代码，理解每个函数的作用，以及如何根据具体问题调整参数。