广义正态分布优化算法及其在Matlab中的实现

广义正态分布优化算法及其在Matlab中的实现

一、介绍

广义正态分布优化算法（Generalized Normal Distribution Algorithm，GNDA）是基于传统进化算法的一种改进方法。GNDA引入了广义正态分布来代替传统进化算法中的高斯分布，从而提高算法的搜索性能和全局收敛性。

二、算法流程

(1) 初始化：设置种群个体数量、编码方式、交叉概率、变异概率等参数，并生成初始种群。

(2) 适应度函数计算：根据目标问题设置适应度函数并对所有个体进行评估。

(3) 父母个体选择：采用竞技选择策略，从当前种群中随机选择两个个体作为父母。

(4) 杂交操作：将选出的两个父母个体按照一定概率进行杂交操作得到下一代个体。

(5) 变异操作：对新生代中的某些个体进行变异操作，增加种群的多样性。

(6) 判断终止条件：判断算法是否满足终止条件，如达到预设迭代次数或者目标函数值已经收敛等。

(7) 产生后代：根据上述步骤，产生新的一代个体。

(8) 算法结束：返回最优个体或全局最优解。

三、GNDA与普通GA的比较

相比于传统的遗传算法（GA），GNDA在以下几个方面具有优势：

(1) 更高效的搜索能力：广义正态分布具有更长的尾部，更好地适应于多峰和非线性问题的搜索。

(2) 收敛性更好：GNDA利用广义正态分布替代高斯分布，能够使得解空间中的解更加充分地被搜索到。

(3) 具有更好的鲁棒性：GNDA对于参数变化等异常情况具有更好的适应性。

四、Matlab实现

下面是使用Matl