完整的遗传算法函数Matlab程序

完整的遗传算法函数Matlab程序
遗传算法是一种模拟自然进化过程的算法，通过遗传代数操作来搜索最优解。

它是一种优化算法，可以用于解决复杂问题，例如函数优化、组合优化、机器学习等。

在Matlab 中，遗传算法可以通过使用内置函数进行实现，也可以编写自己的遗传算法函数。

以下是一个完整的遗传算法函数Matlab程序的示例：
function [x_best, f_best] = GA(fit_func, nvars)
% fit_func: 适应度函数句柄
% nvars: 变量个数
% 遗传算法参数设置
pop_size = 100; % 种群大小
prob_crossover = 0.8; % 交叉概率
prob_mutation = 0.02; % 变异概率
max_gen = 1000; % 最大迭代次数
% 初始化种群
pop = rand(pop_size, nvars);
for i = 1:max_gen
% 计算适应度
for j = 1:pop_size
fitness(j) = feval(fit_func, pop(j,:));
end
% 找到最优个体
[f_best, best_idx] = max(fitness);
x_best = pop(best_idx,:);
% 交叉操作
for j = 1:2:pop_size
if rand < prob_crossover
% 随机选择父代
idx_parent1 = randi(pop_size);
idx_parent2 = randi(pop_size);
parent1 = pop(idx_parent1,:);
parent2 = pop(idx_parent2,:);
% 交叉
idx_crossover = randi(nvars-1);
child1 = [parent1(1:idx_crossover) parent2(idx_crossover+1:end)];
child2 = [parent2(1:idx_crossover) parent1(idx_crossover+1:end)];
% 更新种群
pop(j,:) = child1;
pop(j+1,:) = child2;
end
end
% 变异操作
for j = 1:pop_size
if rand < prob_mutation
% 随机选择变异个体
idx_mutation = randi(nvars);
pop(j,idx_mutation) = rand;
end
end
end
end
在上述程序中，遗传算法的参数通过设定变量的值进行设置，包括种群大小、交叉概率、变异概率和最大迭代次数等。

首先，种群被随机初始化。

然后，计算每个个体的适应度并找到最优个体。

接着进行交叉和变异操作，并用新生成的个体替换旧个体。

循环直到达到最大迭代次数。

在实际使用中，可以根据具体问题自定义适应度函数，并调整遗传算法参数以优化搜索过程。