一份通俗易懂的遗传算法入门级介绍（包含实例和程序说明）.docx

遗传算法入门级介绍 遗传算法是基于自然选择和遗传学的生物学原理的一种智能优化算法。它通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。该算法的核心是种群的进化，种群由多个个体组成，每个个体代表一个可能的解。通过自然选择、交配和突变等操作，种群逐渐演化，进化出最优解。 生物学基础： * 自然选择学说：生物进化的核心思想，强调个体的生存和繁殖对种群基因频率的改变的影响。 * 基因突变和基因重组：生物进化的原材料，导致种群基因频率的改变。 * 隔离：新物种形成的必要条件，导致种群的分化和演化。 遗传算法的实现： * 初始种群的生成：产生初始种群，个体数量为50，基因型长度为10位二进制数。 * 适应度函数：计算每个个体的适应度，根据适应度大小选择出两个遗传概率大的个体序号。 * 交配操作：产生两个交配或没交配的个体基因型，交配概率为0.90。 * 突变操作：产生两个突变或没突变的个体基因型，突变概率为0.09。 * 自然选择：根据适应度大小选择出两个个体顺序号。 * 进化过程：重复交配、突变和自然选择操作，直到达到规定的最大代数。 程序实现： * 主函数：clcclear清空工作空间，global声明全局变量。 * 初始化种群：产生初始种群，个体数量为50，基因型长度为10位二进制数。 * 适应度函数：shiyingfun计算每个个体的适应度。 * 交配操作：crossover产生两个交配或没交配的个体基因型。 * 突变操作：mutation产生两个突变或没突变的个体基因型。 * 自然选择：selection根据适应度大小选择出两个个体顺序号。 * 进化过程：重复交配、突变和自然选择操作，直到达到规定的最大代数。 结果分析： * 最优解：bestpopulation最优个体的决策变量值。 * 最优适应度：bestshiyingdu最优适应度（目标函数）。 * 适应度曲线：ymax和ymean记录每代的最大适应度和平均适应度，绘制适应度曲线。 结论： * 遗传算法是一种智能优化算法，能有效地搜索最优解。 * 通过自然选择、交配和突变等操作，种群逐渐演化，进化出最优解。 * 遗传算法在解决非线性规划问题时具有良好的收敛性和鲁棒性。