智能优化算法-遗传算法（GA）（附源码）

news2024/11/15 10:52:11

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种基于自然选择和遗传学原理的元启发式优化算法，它模仿了生物进化过程中的选择、交叉和变异操作来搜索最优解。

GA的工作机制主要包括：

选择：根据个体适应度选择优秀的个体作为下一代的父母。
交叉（重组）：通过交换父母个体的部分遗传信息来创建新的后代。
变异：以一定概率随机改变后代的某些特征，增加种群多样性。

优点包括：

全局搜索能力：GA能够有效地探索解空间的不同区域。
鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。
易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

不足之处：

收敛速度：相较于一些其他算法，GA的收敛速度可能较慢。
参数选择：算法性能高度依赖于选择、交叉和变异率等参数的选择。
早熟收敛：在某些情况下，GA可能会过早收敛到局部最优解。

GA的应用范围广泛，例如：

功能优化：解决单目标或多目标优化问题。
机器学习：用于特征选择、神经网络训练等。
工程设计：优化机械部件设计、电路设计等。
调度问题：解决生产调度、任务分配等问题。

总之，GA作为一种强大且成熟的优化算法，在解决复杂优化问题方面具有明显优势。随着算法的不断发展和完善，GA将在更多领域展示其价值。

2.部分代码

clear;
close all;

% 调用 my_ga 进行计算
% 求解问题的参数个数 10
% 自定义适应度函数名 my_fitness
% 种群规模 100
% 每一代中保持不变的数目 50 (即交叉率0.5)
% 变异概率 0.1 (1/10的个体发生变异)
% 最大演化代数 10000 10000代
% 最小目标值 1.0e-6 个体适应度函数值 < 0.000001结束
[best_fitness, elite, generation, last_generation] = my_ga(10, 'my_fitness', 100, 50, 0.1, 10000, 1.0e-6);

% 输出后10行
% disp(best_fitness(9990:10000,:));
% disp(elite(9990:10000,:))
% 这样是不合适的，因为GA常常在中间就跳出循环了

% 这样才是合适的输出
disp(last_generation);
i_begin = last_generation - 9;
disp(best_fitness(i_begin:last_generation,:));
% 将elite值转化为问题范围内
my_elite = elite(i_begin:last_generation,:);
my_elite = 2 * (my_elite - 0.5);
disp(my_elite);

% 最佳适应度的演化情况
figure
loglog(1:generation, best_fitness(1:generation), 'linewidth',2)
xlabel('Generation','fontsize',15);
ylabel('Best Fitness','fontsize',15);
set(gca,'fontsize',15,'ticklength',get(gca,'ticklength')*2);
legend('GA')
% 最优解的演化情况
figure
semilogx(1 : generation, 2 * elite(1 : generation, :) - 1)
xlabel('Generation','fontsize',15);
ylabel('Best Solution','fontsize',15);
set(gca,'fontsize',15,'ticklength',get(gca,'ticklength')*2);

3.实验结果