完整指南遗传算法及其应用

MATLAB平台上的遗传算法及其在稀布阵中的实际应用探索。

介绍了遗传算法的基本操作，包括个体染色体、适应度选择、概率累积等关键概念。详细解析了几个实例，并提供了操作步骤和结果分析。

编写和种群生成function [pop] = initializega(num, bounds, evalFN, evalOps, options) % pop - the initial, evaluated, random population % num - the size of the population, i.e. the number to create % bounds - the number of permutations in an individual (e.g., number % of cities in a tsp % evalFN - the evaluation fn, usually the name of the .m file for evaluation % evalOps - any options to be passed to the eval function defaults [ ] % options - options to the initialize function, ie. [eps, f

MATLAB遗传算法工具箱及其应用详细介绍了英国开发的gatbx工具箱。推荐您下载使用。

遗传算法的基本理念源于生物界的遗传过程，通过模拟自然选择和遗传变异来解决复杂的优化问题。由J.Holland于1975年提出，遗传算法适用于多维度、非线性和局部最优解问题的优化。其核心步骤包括编码解决方案、初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉和变异过程等。遗传算法具备全局优化能力、自适应性和鲁棒性，广泛应用于机器学习、网络设计、工程优化等领域。

染色体及其编码在生物细胞中扮演着重要角色，代表问题中的个体对象。每个染色体由多个基因组成的位串编码，类似生物体的基因型。在遗传算法中，染色体通常用字符串表示，基因则是字符串中的字符。例如，如果问题中的个体对象是数字9，其可以用二进制数串1001作为染色体编码。这种编码方法在解决复杂问题时展现了巨大的潜力。

该工具箱提供了丰富的功能，涵盖了基于遗传算法和非线性规划的巡航路径规划，利用遗传算法优化BP神经网络参数， 基于模拟退火算法解决旅行商问题(SA-TSP)， 使用遗传算法优化LQR控制器参数，以及相关工具的详细解释和实际应用。

利用Matlab编写完整的遗传算法源代码，可用于函数的最小化和最大化优化问题。该代码提供了一个全面的解决方案，适用于各种复杂函数优化需求。

遗传算法应用中的一些基本问题包括知识的编码和适应度函数。适应度函数值必须为非负数，在处理二进制和十进制时需要根据情况进行适当调整：二进制具有更多的图式和更广泛的搜索空间，而十进制则更接近实际操作。