在MATLAB中，遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟生物进化过程的优化方法，常用于解决复杂的多目标优化问题。这个“matlab遗传算法求极小值程序+文档完成.zip”压缩包提供了使用MATLAB实现遗传算法来寻找多元函数极小值的完整程序和相关文档，对于学习和应用遗传算法具有很高的参考价值。
遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择、交叉、变异和终止条件判断等步骤。在这个程序中，首先会随机生成一个初始种群，每个个体代表一个可能的解，也就是多元函数的变量组合。接着，通过适应度函数计算每个个体的适应度，通常适应度值越大的个体越有可能被选中参与繁殖。
选择操作通常采用轮盘赌法或者锦标赛选择，确保优秀个体有更高的概率被保留下来。交叉操作，也叫配对或杂交，是将两个个体的部分基因交换以产生新的个体，保持种群多样性。变异操作则是在一定概率下随机改变某个个体的基因，防止过早收敛。根据设定的迭代次数或满足特定条件（如适应度阈值）来判断是否停止算法。
MATLAB中的全局优化工具箱（Global Optimization Toolbox）提供了内置的遗传算法函数`ga`，可以方便地进行遗传算法的编程。用户需要定义目标函数、设计变量、设置参数（如种群大小、交叉概率、变异概率等），然后调用`ga`函数执行算法。
在这个程序中，多元函数求极小值的过程可能涉及到以下几个关键部分：
1. **目标函数**：定义要优化的多元函数，例如，可能是一个非线性、多峰或者有约束的函数。
2. **设计变量**：设置变量的上下界，确定搜索空间。
3. **遗传算法参数**：如种群大小（PopulationSize）、最大迭代次数（MaxGenerations）、交叉概率（CrossoverProbability）和变异概率（MutationProbability）等，这些参数的选择对算法性能有很大影响，需要根据具体问题调整。
4. **适应度函数**：通常为负的目标函数值，使得问题转化为求最大值问题，与MATLAB的`ga`函数默认设置相匹配。
5. **编码方式**：可能采用一维编码（一数组表示一个解）或二元编码（如二进制编码）。
文档中可能会详细介绍如何定义和调用这些部分，以及如何解释和分析结果。此外，如果遇到遗传工具箱的安装问题，可以按照文档中的提示联系作者获取帮助。
学习这个程序，不仅可以了解遗传算法的基本原理和实现方法，还可以掌握如何在MATLAB中运用全局优化工具箱解决实际问题，对于提升算法设计和优化能力大有裨益。同时，通过实践和调整参数，可以深入理解不同参数对算法效果的影响，进一步提高问题解决能力。
