基本遗传算法流程

基本遗传算法由四个主要部分构成： 编码（产生初始种群）：将问题的解空间映射为遗传算法能够处理的编码形式，并生成初始解集合。 适应度函数：用于评估个体对问题解的优劣程度，指导算法搜索方向。 遗传算子：包括选择、交叉、变异三种操作，模拟自然界的遗传进化过程，产生新的解。 选择：根据适应度函数选取优良个体进行遗传操作。 交叉：将两个父代个体的部分基因进行交换，产生新的子代个体。 变异：以一定的概率改变个体的部分基因，增加种群的多样性。 运行参数：包括种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率等，影响算法的效率和精度。

这是一个比较简单的遗传算法程序，但其运用范围十分广泛，是数学建模必备的武器之一。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的随机搜索算法，用于解决优化问题。它通过模拟自然选择和遗传变异来逐步进化出最佳解决方案。遗传算法通常由以下关键流程组成： 1. 初始种群的生成 初始种群是算法的开始，包含多个候选解，称为个体。通过随机生成或指定条件生成。 2. 适应度评估 每个个体的适应度由目标函数确定，表示其对问题的“适应”程度。 3. 选择操作 按照适应度高低选出优质个体，通常采用轮盘赌选择或锦标赛选择等策略，确保适应度较高的个体有更大机会进入下一代。 4. 交叉操作 在两个个体间交换基因，以组合出更优质的后代，提高种群适应度，常见交叉方式有单点、两点及均匀交叉。 5. 变异操作 随机改变个体中的基因，增加种群多样性，有助于避免算法陷入局部最优解。 6. 迭代更新 算法重复以上步骤，直到满足预设的终止条件，如达到特定适应度或超出迭代次数。 应用场景 遗传算法广泛应用于复杂优化问题，例如路径规划、功能优化和机器学习模型的参数调整等。

提供了基本遗传算法MATLAB程序源码的下载链接。

这些脚本实现了描述于1999年F. Xavier Blasco Ferragad博士论文中的基于启发式优化技术的预测控制模型的遗传算法版本。该算法适用于非线性和多变量过程，并提供了易于理解的基本说明。详细信息可在此处获取：http://hdl.handle.net/10251/15995。

遗传算法的演示如下：Ⅰ. 计算群体内各个体的适应度并累计得到Si，最终Sn为最后一个累计值；Ⅱ. 在[0, Sn]区间生成均匀分布的随机数r；Ⅲ. 按顺序比较Si与r，选出第一个Si大于或等于r的个体j作为复制对象；Ⅳ. 重复Ⅲ和Ⅳ步骤，直到新群体的个体数等于父代群体的规模。

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。

使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。

通配符-遗传算法（WGA）是一种用于求解复杂优化问题的算法。 WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案，并通过遗传算子进行进化。 通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。 WGA已被成功应用于各种领域，包括调度、路径规划和特征选择。