MATLAB中的遗传算法原理及示例源码介绍

简介：
本篇内容深入讲解MATLAB中遗传算法的基本原理，并提供详细的编程实例和源代码解析，帮助读者快速掌握遗传算法的应用。 遗传算法是基于达尔文进化论设计的一种计算数学中的优化搜索方法，并且它属于一种进化算法。这种算法模仿了自然界的演化过程，在这个过程中，生物体通过选择优良基因并淘汰劣质基因来朝向更优的方向发展。 在遗传算法中，首先需要定义一个适应度函数（例如my_fitness），该函数用于评估每个个体的适应性，并根据这些值对所有个体进行排序。然后选取前parent_number个表现最佳的个体作为新一代父母群体的基础。接下来，在这个选定的父代群中随机选择两个个体来模拟自然界的交配过程，生成新的后代。 在完成交叉操作之后，还会按照一定的概率（变异率）改变新产生的子代基因序列的一部分，以增加种群内的多样性，并可能产生更好的解决方案。 通过重复上述步骤直到满足预定条件或达到最大迭代次数为止。整个过程中会不断优化和更新个体的适应度值，最终找到一个满意的结果。这份资源涵盖了遗传算法的基本原理、实现方法以及具体的实例代码等内容。