matlab遗传算法学习和全局化算法.doc

MATLAB中的遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化技术，用于解决复杂的非线性优化问题。在MATLAB中，可以通过内置的`ga`函数或者图形用户界面（GUI）工具`gatool`来实现遗传算法。 **遗传算法的基本步骤**： 1. **编码**：根据问题特性选择合适的编码方式，通常使用二进制或实数编码，随机生成初始种群，每个个体代表一个可能的解决方案。 2. **适应度函数**：定义评价个体优劣的标准，即适应度函数。计算每个个体的适应度值，这通常是目标函数的负值或某种转换后的值。 3. **选择操作**：基于适应度值，采用选择策略（如轮盘赌选择、锦标赛选择等）挑选出一部分优秀个体进入下一代。 4. **交叉操作**：对选出的个体进行随机配对，按照交叉概率进行基因交换，生成新个体。 5. **变异操作**：对交叉后的新个体，以一定概率（变异概率）随机改变基因值，保持种群多样性。 6. **终止条件**：如果达到预设的终止条件（如达到最大迭代次数、适应度值满足阈值等），则输出最优解，否则返回第2步继续迭代。 **MATLAB中的遗传算法实现**： - `gaopt`函数：用于简单的一维区间优化，例如`[a,b,c]=gaopt(bound,fun)`，其中`bound`是定义的搜索范围，`fun`是目标函数，返回的`a`是最佳解，`b`是最终种群，`c`是中间过程的参数记录。 - `ga`函数：更通用的遗传算法接口，例如`[X,F,FLAG,OUTPUT] = GA(fun, n, opts)`，`n`是自变量个数，`opts`包含各种控制选项，如初始种群、种群规模、选择函数等。 - `gatool`函数：提供了一个图形界面工具，方便用户直观地设置参数并运行遗传算法。 **示例应用**： - 示例1：根据生物量随时间变化的数据，通过遗传算法求解生物增长模型中的参数`k0`和`k1`。首先编写目标函数，然后在`gatool`中设置参数，运行遗传算法得到最优解。 - 示例2：寻找函数`(20*sin(4*x1) + 4*sin(20*x2))`的最大值。通过`ga`函数和自定义的目标函数`f`，设定优化选项，最终找到最大值和对应的最优解。 在实际应用中，用户需要根据问题的具体需求调整遗传算法的各种参数，如交叉概率、变异概率、种群规模等，以达到最佳的优化效果。MATLAB的遗传算法工具箱提供了灵活的接口和可视化手段，使得非线性优化问题的求解变得更加便捷。