遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化技术,广泛应用于函数优化、组合优化、机器学习等领域。MATLAB作为强大的数值计算与数据可视化工具,提供了理想的平台。详细介绍在MATLAB中应用遗传算法的关键步骤和函数。主程序GeneticAlgorithm.m负责初始化参数、调用辅助函数及控制算法流程。rank.m计算个体适应度排名,selection.m实现选择操作,根据适应度排名确定下一代个体。fitness.m评估个体表现,crossover.m模拟基因重组,增加种群多样性。mutation.m模拟基因突变,引入随机性防止陷入局部最优。run_ga.m完成进化过程,包括初始化种群、适应度计算、选择、交叉和变异。plotGA.m绘制运行结果,如适应度变化曲线、最佳个体轨迹。