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遗传算法是一种基于生物进化理论的优化方法，由John Henry Holland在20世纪60年代提出。它是模拟自然界中物种进化过程的一种计算模型，用于解决复杂问题的全局优化。本资料包含的是遗传算法的基本原理和MATLAB实现源码，非常适合学习和理解遗传算法的工作机制。 遗传算法的核心概念包括种群、基因、染色体、适应度函数、选择、交叉和变异等： 1. **种群**：是遗传算法中的基本单位，代表一组可能的解决方案集合。每个个体称为一个染色体。 2. **基因**：染色体是由基因组成的，基因是染色体的基本单元，对应于问题的决策变量。在MATLAB源码中，基因通常用数组表示。 3. **染色体**：每个染色体代表一个可能的解，由其基因序列决定。在遗传算法中，染色体通过适应度函数来评估其优劣。 4. **适应度函数**：衡量个体解的质量，它将问题的目标函数转换为遗传算法可使用的评价标准。适应度值越高，代表个体解越接近最优解。 5. **选择操作**：根据适应度值进行选择，保留优秀个体，淘汰较差个体。常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择和比例选择等。 6. **交叉操作**（Crossover）：模拟生物的配对繁殖，将两个父代染色体的部分基因片段交换，产生新的子代染色体。交叉操作保持了种群的多样性。 7. **变异操作**（Mutation）：随机改变部分个体的基因，引入新的遗传信息，防止过早收敛到局部最优。 8. **迭代与终止条件**：遗传算法通过多代迭代进行搜索，每一代都会重复选择、交叉和变异步骤。当达到预设的迭代次数或适应度阈值时，算法停止，并返回当前最佳解。 MATLAB作为强大的数值计算工具，提供了丰富的函数库和用户友好的界面，非常适合实现遗传算法。在提供的源码中，你可以看到如何定义适应度函数、选择策略、交叉和变异函数，以及如何初始化种群、进行迭代和输出结果。 学习遗传算法及其MATLAB实现，有助于理解其背后的生物学原理，并能应用于解决实际工程问题，如函数优化、机器学习中的参数调优、组合优化问题等。通过深入分析和修改这些源码，你还可以进一步探索和改进遗传算法的性能，如引入自适应调整交叉概率和变异概率的策略，或者采用多策略并行搜索等高级技术。