【老生谈算法】matlab实现GA算法源码.doc

遗传算法在 MATLAB 中的实现 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是仿生优化算法的一种，通过模拟自然选择和遗传机理来寻找最优解。 MATLAB 是一个功能强大且广泛应用的编程语言和开发环境，常用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。 在给定的文件中，作者提供了一个 MATLAB 实现的遗传算法程序，命名为 fga.m。该程序使用二进制 Gray 编码，基于轮盘赌法的非线性排名选择、均匀交叉、变异操作，并引入了倒位操作。 函数 fga 的语法为 `[BestPop, Trace] = fga(FUN, LB, UB, eranum, popsize, pcross, pmutation, pinversion, options)`，其中： * `FUN` 是目标函数 * `LB` 和 `UB` 分别是自变量的下限和上限 * `eranum` 是种群的代数，取值范围为 100-1000，默认为 200 * `popsize` 是每一代种群的规模，取值范围为 50-200，默认为 100 * `pcross` 是交叉概率，取值范围为 0.5-0.85，默认为 0.8 * `pmutation` 是初始变异概率，取值范围为 0.05-0.2，默认为 0.1 * `pinversion` 是倒位概率，取值范围为 0.05-0.3，默认为 0.2 * `options` 是一个 1*2 矩阵，用于设置求解精度和编码方式 在函数 fga 中，作者首先检查输入参数的合法性，然后初始化种群和变量，计算适应度，进行选择、交叉和变异操作，并不断迭代直到达到最大代数。 在这个实现中，作者使用了二进制 Gray 编码来表示染色体，並使用了基于轮盘赌法的非线性排名选择来选择父代染色体。同时，作者还引入了倒位操作来增加种群的多样性。 遗传算法的应用领域非常广泛，包括函数优化、组合优化、机器学习、数据挖掘等等。在实际应用中，遗传算法可以解决许多复杂的优化问题。 本文提供了一个完整的遗传算法实现，包括函数的定义、参数的设置和算法的实现细节。该实现可以作为一个参考例程，帮助读者更好地理解和应用遗传算法。