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2023-02-28
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遗传算法及其 MATLAB 实现
主要参考书：
MATLAB 6.5 辅助优化计算与设计 飞思科技产品研发中心编著
电子工业出版社 2003.1
遗传算法及其应用 陈国良等编著
人民邮电出版社 1996.6
主要内容：
遗传算法简介
遗传算法的 MATLAB 实现
应用举例
在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用
传统的优化方法来求解.自 1960 年以来,人们对求解这类难
解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“
进化算法（evolutionary algorithm）”的随机优化技术在解这
类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前，进化
算法主要包括三个研究领域：遗传算法、进化规划和进化
策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较
成熟、广为人知的算法。
一、遗传算法简介
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）最先是由美国 Mic-
hgan 大学的 John Holland 于 1975 年提出的。遗传算法是
模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算
模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，
是具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法。遗传算法
以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指
导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选择、
交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始
群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参
数设定等 5 个要素组成了遗传算法的核心内容。
遗传算法的基本步骤：
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机
搜索算法，与传统搜索算法不同，遗传算法从一组随机产
生的称为“种群(Population)”的初始解开始搜索过程。种
群中的每个个体是问题的一个解，称为“染色体(chromos
ome)”。染色体是一串符号，比如一个二进制字符串。这
些染色体在后续迭代中不断进化，称为遗传。在每一代中
用“适值(fitness)”来测量染色体的好坏，生成的下一代染
色体称为后代（offspring）。后代是由前一代染色体通过交
叉(crossover)或者变异（mutation）运算形成的。
在新一代形成过程中，根据适度的大小选择部分后代，淘
汰部分后代。从而保持种群大小是常数。适值高的染色体
被选中的概率较高，这样经过若干代之后，算法收敛于最
好的染色体，它很可能就是问题的最优解或次优解。
主要步骤如下所示：
(1)编码：GA 在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成
遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组
合便构成了不同的点。
(2)初始群体的生成：随机产生 N 个初始串结构数据，每个
串结构数据称为一个个体，N 个个体构成了—个群体。
GA 以这 N 个串结构数据作为初始点开始迭代。
(3)适应性值评估检测：适应性函数表明个体或解的优劣性。
对于不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。
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