使用MATLAB实现遗传算法求解单目标优化问题

使用MATLAB实现遗传算法求解单目标优化问题

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟自然界的遗传、交叉和变异等操作，以搜索最优解。在本文中，我们将使用MATLAB编写代码来实现遗传算法，用于解决单目标优化问题。

遗传算法的步骤如下：

1. 初始化种群：创建一个包含多个个体（解）的初始种群。每个个体由一组参数表示，这些参数构成问题的解空间。
2. 适应度评估：对种群中的每个个体计算其适应度值，该值反映了个体在解空间中的优劣程度。适应度函数的选择取决于所解决的具体问题。
3. 选择操作：根据适应度值选择一部分个体作为父代，用于产生下一代个体。选择操作通常使用轮盘赌选择方法，适应度高的个体被选中的概率较大。
4. 交叉操作：从父代个体中选择两个个体，并通过交叉操作生成新的子代个体。交叉操作可以是单点交叉、多点交叉或均匀交叉等。
5. 变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。变异操作可以是随机改变个体中的某些参数值。
6. 更新种群：将产生的子代个体与父代个体合并，形成新的种群。
7. 重复步骤2至6，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数或找到满意的解）。

下面是使用MATLAB实现遗传算法求解单目标优化问题的示例代码：

% 参数设置
populationSize = 100