智能优化算法-进化交配算法求解单目标优化问题

进化交配算法在单目标优化中的应用及MATLAB实现
最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
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进化交配算法结合遗传算法和进化策略，用于解决复杂单目标优化问题。文章介绍了算法原理，强调适应度函数定义，并提供MATLAB代码示例，指出算法在高维问题和局部最优解上的挑战，提示用户需根据问题调整参数。

智能优化算法-进化交配算法求解单目标优化问题

进化交配算法是一种特殊的进化算法，它利用了传统遗传算法和进化策略的优点，并融合了自然选择、基因变异和交叉等操作。

该算法适用于大规模复杂问题的求解，尤其是单目标优化问题。在本文中，我们将讨论如何使用进化交配算法来求解单目标优化问题，并提供相应的MATLAB代码实现。

在进化交配算法中，我们首先需要定义适应度函数，这个函数可以根据问题的具体情况进行定义。之后，我们随机初始化一组个体作为初始种群，并通过不断迭代来逐步优化这个种群。在每次迭代过程中，我们使用选择、交叉、突变等操作来更新种群并逐步逼近最优解。

以下是进化交配算法的MATLAB实现代码：

function [best_x, best_fval] = EMA(fit_func, lb, ub
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进化交配算法求解单目标优化问题附Matlab代码
2301_79326254的博客
09-11 97
单目标优化问题是在给定约束条件下寻求一个目标函数的最优解的问题。进化交配算法是一种常用的优化算法，通过模拟自然界中的生物进化过程来搜索最优解。本文将介绍如何使用进化交配算法求解单目标优化问题，并提供相应的Matlab代码实现。通过以上代码，我们可以使用进化交配算法求解单目标优化问题。在每一代中，通过评估适应度、选择操作、交叉操作和变异操作等步骤，不断更新种群，最终得到最优解。以上代码中的参数可以根据具体问题进行调整，如种群大小、最大迭代次数和变异率等。进化交配算法求解单目标优化问题附Matlab代码。
智能优化算法-进化交配算法Evolutionary Mating Algorithm(附Matlab代码)
weixin_44028734的博客
06-26 191
提出了一种新的求解约束优化问题的进化算法——进化交配算法(Evolutionary Mating Algorithm,EMA)，其灵感来源于生物的交配过程。该算法采用Hardy-Weinberg均衡中的随机交配概念和交叉指数来产生新的后代。该成果于2022年发表在计算机领域的核心SCI期刊Neural Computing & Applications上，目前引用量较少。
【智能优化算法-交配算法】基于进化交配算法求解单目标优化问题附matlab代码Evolutionary Mating Algorithm (EMA)
matlab_daizuo的博客
02-15 140
针对约束优化问题，提出了一种新的进化算法——进化匹配算法（EMA）。该算法采用哈代-温伯格平衡和交叉指数中的随机交配概念，以产生新的后代。在该算法中，环境因素的影响（即捕食者的存在）也被视为一种探索性机制。
【路径规划】进化交配算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 3628期】
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12-15 1455
进化交配算法栅格地图机器人最短路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
智能优化算法-进化交配算法：求解单目标优化问题附matlab代码
带你成为别人眼中的大佬！
05-19 211
其中，适应度评估是将每个个体映射到评价函数空间中，在计算机中进行对其进行评估得出一个数值作为该个体的适应度值，选择操作则是根据适应度值大小按照一定概率选取子代进行繁殖。交配操作是EMA的核心，它通过随机交换两个父代的染色体片段，从而产生新的个体；上述代码中，适应度函数由用户自定义，pop存储种群，每行为一个个体的一组参数值，包括变量上下界之间的随机值。在每次迭代中，先计算每个个体的适应度值，并按照排序方式选出最优解，更新全局最小适应度值和对应解。之后进行交叉操作和变异操作，得到新的种群。
MATLAB智能优化算法-学习笔记（1）——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
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本文提出了一种新的求解约束优化问题的进化算法——进化匹配算法(Evolutionary Mating Algorithm, EMA)，EMA采用Hardy-Weinberg均衡中的随机交配概念和交叉指数来产生新的后代。同时该算法还考虑了环境因素(即捕食者的存在)的影响，并将其作为一种探索机制。
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