MATLAB遗传工具箱

资 源 简 介

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机优化搜索方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。基于遗传算法的函数寻优计算，针对适应度函数，能够实现较快的收敛计算，寻优结果较合理，鲁棒性较好。 遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身；遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信

详 情 说 明

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机优化搜索方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。基于遗传算法的函数寻优计算，针对适应度函数，能够实现较快的收敛计算，寻优结果较合理，鲁棒性较好。

此外，遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身；遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息，即遗传算法从由很多个体组成的一个初始群体开始最优解的搜索过程；遗传算法直接以目标函数作为搜索信息；遗传算法的选择、交叉、变异等运算都是以一种概率的方式来进行的；遗传算法对于待寻优的函数基本无限制；遗传算法具有并行计算的特点，因而可适合大规模复杂问题的优化。

关键技术

在使用GA算法实现函数的寻优计算时，可以采用MATLAB程序如下：

```matlab

% 代码在这里

```

通过使用这样的程序，可以更加灵活和高效地实现遗传算法对函数的优化计算。