基于遗传算法优化求解配煤问题

基于遗传算法优化求解配煤问题

配煤问题是在电力行业中常见的一个优化问题，其目标是确定如何将不同种类的煤炭混合以满足给定的能源需求，并同时最小化混合煤炭的总成本。这是一个复杂的组合优化问题，可以使用遗传算法来解决。本文将介绍如何使用遗传算法来优化求解配煤问题，并提供相应的 MATLAB 代码实现。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它通过模拟进化过程中的遗传操作（如选择、交叉和变异）来搜索问题的最优解。在配煤问题中，我们可以将每个个体表示为一个煤炭混合方案，其中包含不同种类煤炭的比例。优化过程的目标是找到最佳的煤炭混合方案，使得所需能源需求得到满足，并且总成本最小。

下面是使用遗传算法解决配煤问题的 MATLAB 代码：

function [bestSolution, bestCost] = geneticAlgorithm(coalTypes