遗传算法matlab实现（代码）.doc

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化方法，它在解决复杂问题，如组合优化、函数优化等中表现出强大的能力。本MATLAB实现主要关注的是一个基于遗传算法的求解器，它用于找到给定问题的最佳解决方案。下面将详细解释代码中的关键步骤和涉及的遗传算法概念。 1. 初始化种群：`population`矩阵表示种群，`popsize`定义了种群大小。`randperm(hromlength)`生成了一个随机排列的染色体，代表个体的基因序列。这里的`hromlength`是染色体长度，即每个个体的基因数量。 2. 目标函数评价：`hanshu`函数计算每个个体的目标函数值，`obj`矩阵存储这些值。目标函数通常是对问题特定的，这里的`hanshu`函数可能是一个需要最小化的成本或距离函数。 3. 最小值寻找：`objmin`变量存储种群中目标函数的最小值，`opti`变量存储对应最优个体的染色体。 4. 适应度函数：由于遗传算法通常用于求最小值问题，适应度函数是1除以目标函数值，使得值越小的个体适应度越高。适应度值的累积概率用于确定选择操作。 5. 选择操作：`fitness1`表示每个个体的适应度，`fitness`是累积概率。`fitness`数组的累积概率用于确定选择操作，通过随机数`ran`来决定选择哪个个体进行繁殖。 6. 交叉操作：交叉（Crossover）是遗传算法的关键步骤，用于创建新个体。在这个例子中，对每对相邻的个体执行单点交叉，生成两个新的后代。`randnum`用于确定交叉点，如果`randnum`落在两个个体之间，则进行交叉。 7. 变异操作：虽然代码没有直接展示变异操作，但通常在交叉后，会有一个概率`pm`（此处为0.04）使每个基因独立地发生变异。变异操作可以增加搜索空间的多样性。 8. 代际循环：`for gen=1:maxgen`循环表示遗传算法的迭代过程，`maxgen`是最大迭代次数。每次迭代包括选择、交叉和变异操作，直到达到预设的最大迭代次数或满足停止条件（例如，适应度阈值、无改进代数等）。 9. 优化过程：遗传算法通过不断迭代，逐步逼近最优解。在每个迭代中，种群通过适应度高的个体保留优良特性，并通过随机性引入新的变异，以避免过早收敛。 这段MATLAB代码演示了遗传算法的基本流程，包括种群初始化、目标函数评估、适应度计算、选择、交叉和变异操作，以及迭代过程。遗传算法的优势在于其并行性和全局搜索能力，能有效地处理多峰或非线性优化问题。在实际应用中，可以根据具体问题调整参数，如种群大小、染色体长度、交叉概率和变异概率，以优化算法性能。