目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

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1.程序功能描述

通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况.

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

.....................................................
% 开始进化
for jj=1:Iters
    jj
    % 使用轮盘赌选择法繁殖新一代种群
    Pops2 = func_roulette(Pops,fit);
    
    % 执行交叉操作
    Pops  = func_crossover(Pops2,pc);
    
    % 执行变异操作
    M     = rand(N,L)<=pm;
    Pops  = Pops-2.*(Pops.*M)+M;
    % 重新设定边界条件
    Pops(:,1)  = 1;
    Pops(:,end)= 1;    
    
    % 计算新一代种群的适应度
    fit        = func_obj(Pops,mdist);
    
    [V_,I_]    = min(fit);
    Pops(1,:)  = Pops(I_,:);
    media      = mean(fit);
    ymin       = [ymin V_];
    ymean      = [ymean mean(fit)];
end

 

subplot(122);
hold on;
plot(fit,'r.');
grid on;
title('染色体的最终位置');
xlabel('x');
ylabel('f(x)');

% 图形显示最优及平均函数值变化趋势
figure;
plot(ymean,'r');
xlabel('迭代次数');
ylabel('f(x)');

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4.本算法原理

        遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然进化过程的全局优化搜索方法，它通过模拟生物界的遗传、突变、选择和交叉等机制，在解空间中寻找最优解或近似最优解。在解决实际问题时，我们将问题的解决方案编码为“染色体”，并通过迭代运算改变染色体结构，从而实现对问题优化。

经过遗传算法的迭代优化后，染色体会发生如下变化：

1. 质量提升：优化前的染色体集合包含了随机生成的解，适应度值参差不齐。而优化后的染色体集合倾向于拥有更高适应度值的个体，这意味着问题的解质量得到了显著提升。

2. 结构优化：优化过程中，染色体的基因序列可能会因为交叉和变异操作而发生变化，这种变化使得染色体编码的信息更加接近或直接就是问题的最优解。

3. 多样性保持：虽然优化倾向于保留高质量的个体，但变异操作的存在保证了种群在演化过程中始终保持一定的多样性，防止过早陷入局部最优。

5.完整程序

VVV