GA遗传算法的Matlab源码 免费提供 新手友好型学习资料~

简介：
本资源免费提供了新手友好的GA（遗传算法）Matlab源码，旨在帮助初学者轻松上手并深入理解遗传算法的应用与实现。 遗传算法由John H.Holland教授提出，是一种全局优化方法。它模仿自然进化与遗传理论，将复杂的问题转化为易于处理的形式，从而避免了传统优化算法中需要大量动力学信息的局限性。在原理上，这种算法突破了常规优化框架，并且具有结构简单、信息处理能力强以及良好的鲁棒性的特点。 遗传算法的核心在于将其要解决的问题中的参数转换为编码形式的个体。这样就无需直接管理问题本身的复杂参数设置，而只需关注这些经过编码的“个体”。在进化过程中，“适者生存”的理念被用来指导选择和优化过程，使最适应环境变化的解决方案得以保留和发展。 由于遗传算法具备上述特点，在众多领域内得到了广泛应用，特别是在处理那些传统方法难以应对的复杂、非线性问题上。自21世纪以来，它已经成为智能算法研究中一个非常突出的技术方向之一。