遺傳演算法是一種全域性最優化演算法，是運用了演化論優勝劣汰原理的隨機化搜尋方法。
前些日子，在進行畢業設計的相關研究中，我接觸到了遺傳演算法，用其對乙個五元非線性函式進行最優化搜尋。**平台使用的是matlab，主要使用的是謝菲爾德大學的matlab遺傳演算法工具箱。
具體程式如下：
clc
clear all
close all
lbx=-1;ubx=1; %函式自變數x範圍【-1,1】
lby=-1;uby=1; %函式自變數y範圍【-1,1】
%% 定義遺傳演算法引數
nind=50; %個體數目
maxgen=50; %最大遺傳代數
preci=20; %變數的二進位制位數
ggap=0.90; %代溝
px=0.97; %交叉概率
pm=0.001; %變異概率
trace=zeros(6,maxgen); %尋優結果的初始值
fieldd=[preci preci preci preci preci;lbx lby lbx lbx lbx;ubx uby ubx ubx ubx;1 1 1 1 1;0 0 0 0 0;1 1 1 1 1;1 1 1 1 1]; %區域描述器
chrom=crtbp(nind,preci*5); %初始種群
%% 優化
gen=0; %代計數器
xy=bs2rv(chrom,fieldd);
遺傳演算法（GA）的matlab實現
一 task 二 實現過程 1.編碼與解碼 編碼 在編碼之前需要確定求解的精度，設定求解的精度為小數點後六位，即10 6。這樣可以將每個自變數x的解空間劃分為 1 0 10 6 1000000個等分。使n滿足 1 0 10 6 2 n 1，這裡n表示使上式成立的最小整數，即表示自變數x的基因串的長度...
遺傳演算法及matlab簡單實現
遺傳演算法的實現 遺傳演算法的一次迭代稱為一代，每一代都有一組解。新的一組解不但可以有選擇的保留一些適度值高的舊的解，而且可以包括一些由其它解結合得到的新解。最初的一組解 初始群體 是隨機生成的，之後的每組解由遺傳操作生成。每個解都通過乙個與目標函式相關的適應度函式給予評價，通過遺傳過程不斷重複，達...
Matlab遺傳演算法例項
clear clc popsize input 輸入種群大小 n lengh input 請輸入染色體長度 n popsize 100 lengh 10 a 1 b 2 y x sin 10 pi x 1.0 初始種群 pop round rand popsize,lengh 行 種群大小，列 染色...