matlab-遗传算法工具箱函数及实例讲解.pdf

《MATLAB遗传算法工具箱函数及实例讲解》 遗传算法作为一种模拟生物进化过程的启发式搜索算法，广泛应用于解决复杂优化问题，特别是在多元非线性模型的求解中。MATLAB提供了遗传算法工具箱，使得用户能够便捷地实现遗传算法的编程。 遗传算法的基本原理源于自然选择和生物进化，通过编码技术表示复杂问题的解决方案，以种群为操作对象，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化种群，寻找最佳解。具体步骤如下： 1. 初始化参数：设定种群规模（NIND）、变量个数（NVAR）、交叉概率、变异概率和终止条件（如最大进化代数MA GEN）。 2. 建立区域描述器：根据问题的约束条件设定变量的取值范围。 3. 创建初始种群：在设定的范围内随机生成染色体（个体）。 4. 计算适应度：利用适应度函数评估每个个体的优劣。 5. 选择操作：根据适应度值选择优秀个体。 6. 交叉操作：按照交叉概率执行染色体的重组。 7. 变异操作：按变异概率对个体进行随机变化。 8. 评估与迭代：重复以上步骤，直至达到终止条件，输出最优解。 MATLAB中的遗传算法工具箱，例如GATB、GAOT和GADS，提供了丰富的函数库支持遗传算法的实现。其中，GADS是MATLAB自带的工具箱，而其他如GATB可能需要额外下载并配置到MATLAB的路径中。在编写代码时，必须确保使用的函数与所安装的工具箱相匹配，否则可能导致调用错误。 以GATB为例，将其解压缩到MATLAB的toolbox目录下，并添加到路径。在编写遗传算法代码时，需完成两部分工作：一是定义目标函数（适应度函数），如模型TC=1+2*x^2+3*x^3+4*x^4，限制x在-1到0之间；二是设置遗传算法的运行参数。例如，目标函数可以编写为`function TC=TotalCost(x)`，然后利用工具箱函数进行遗传操作，如`Chrom=crtbp(NIND,NVAR,PRECI);`用于创建初始种群，`SelCh=selTournament(Chrom,ObjV,2);`进行选择操作，`[Chrom,ObjV]=gacross(Chrom,ObjV,GGAP);`执行交叉操作，`Chrom=gamutate(Chrom,PRECI,GAPOP);`进行变异操作。 在实际运行过程中，需持续监控算法性能，如最小适应度值和平均适应度值，通过`trace(gen,1)=min(ObjV);`和`trace(gen,2)=mean(ObjV)/length(ObjV);`记录，最后通过`plot(trace(:,1));holdon;plot(trace(:,2),'-.');`绘制性能曲线，以便分析算法的收敛性和效果。 通过深入理解和灵活应用MATLAB遗传算法工具箱，可以高效地解决各类优化问题，实现复杂模型的求解。在实际操作中，需要注意适应度函数的设计、参数的合理设置以及工具箱函数的正确调用，以确保遗传算法的有效性和准确性。