遗传算法（Genetic Algorithm, 简称GA）是一种基于生物进化原理的全局优化方法，由John Henry Holland在20世纪60年代提出。它模拟了自然界中的进化过程，如基因重组、突变和自然选择，来寻找复杂问题的最优解。在本实例中，遗传算法被应用于解决目标优化问题，即寻找使某个函数值达到最大或最小的输入参数组合。
遗传算法的核心概念包括种群、个体、基因、适应度函数、选择、交叉和突变等：
1. **种群**：一个包含多个个体的集合，每个个体代表可能的解决方案。
2. **个体**：通常用一串二进制编码表示，对应于问题的潜在解。
3. **基因**：个体中的每一个部分，对应问题的一个特征或参数。
4. **适应度函数**：用于评估个体对目标函数的优劣程度，适应度越高，表示解决方案越接近最优。
在目标优化问题中，我们需要定义一个适应度函数来衡量每个个体的性能。例如，如果目标是最小化某个函数，那么适应度值可以是该函数值的负数，使得值越小，适应度越高。
5. **选择**：根据适应度函数的结果，选择一部分优秀的个体进行繁殖，这是自然选择的过程。
6. **交叉**（Crossover）：随机选取两个个体，交换他们的一部分基因，生成新的后代个体，模拟生物的基因重组。
7. **突变**（Mutation）：在新生成的个体中，随机改变某些基因的值，以保持种群的多样性，防止过早收敛到局部最优。
在实际应用遗传算法时，我们通常会设定迭代次数或达到某种停止条件（如适应度阈值或无改进的代数）来终止算法。在解决函数优化问题时，遗传算法的优势在于其能够处理多目标、非线性甚至非连续的优化问题，且不需要知道问题的梯度信息。
在这个实例中，源代码可能包含了以下内容：
1. 定义问题的优化目标函数。
2. 初始化种群，生成一组随机解。
3. 设计并实现适应度函数。
4. 实现选择策略，如轮盘赌选择、锦标赛选择等。
5. 编写交叉操作的函数，如单点、多点或均匀交叉。
6. 设计突变操作，如位翻转突变或概率突变。
7. 迭代过程，循环执行选择、交叉和突变，直到满足停止条件。
8. 输出最优解及其对应的适应度值。
通过这个实例，你可以深入理解遗传算法的工作机制，并学习如何将其应用于实际的函数优化问题中。同时，通过调整参数（如种群大小、交叉概率、突变概率等），你可以探索不同设置对算法性能的影响，进一步优化算法的效率和结果质量。
遗传算法解决函数优化源代码.rar （14个子文件） 
源代码 
mutation.m 417B
