Matlab中的简易遗传算法代码 - 包含两个实例的 Genetic Algorithm 实现

简介：
本资源提供在MATLAB环境中实现简易遗传算法(GA)的代码及教程，包含两个具体应用示例，适合初学者学习和实践。 在MATLAB中最简单的遗传算法实现包含两个例子，这两个例子的主要区别在于CalFitness.m和PlotModel.m文件中的内容有所不同，其余部分通用。 第一个例子的目标是求解函数z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，在这个例子里，CalFitness.m和PlotModel.m中都包含了相关的注释以解释实现细节。 第二个例子则涉及一系列给定的点。具体来说，这些点的数据如下： | 序号 | x | y | |------|----|----| | 1 | 1.4|3.6 | | 2 | 2.7|0.1 | | 3 | 1.5|6.9 | | 4 | 4.6|3.6 | | 5 | 5.2|1.2 | | 6 | 5.6|2.7 | | 7 | 8.2|3.5 | | 8 | 3.8|2.1 | | 9 | 4.6|2.9 | | 10 | 8.7|3.3 | 该例子的目标是利用欧式距离公式求解一系列点中的某个点，使得这个点到其余所有点的距离之和最小。直接运行代码即可得到这个问题的解决方案。 这两个实例展示了遗传算法在不同场景下的应用方式，并且通过对比CalFitness.m和PlotModel.m文件的不同实现方法来体现这一灵活性。