MATLAB遗传算法二元函数最小值求解
遗传算法的二元函数最小值求解在 MATLAB 里实现起来还挺有意思的。这个项目用遗传算法搞定了 f(x₁, x₂) = x₁² + x₂² 的最小值问题，整个流程比较标准，包含了初始化、选择、交叉、变异这些常规步骤。适合入门或者打算做算法可视化的你试试看。
初始种群的构造是靠initpop.m来搞的，会随机生成一堆x₁和x₂的组合，算是种子用户。selection.m根据函数值来挑出适应度高的个体——其实也就是函数值小的组合。
接下来是交叉和变异，crossover.m和mutation.m分别负责这块。交叉是“组合优质基因”，变异就是“搞点新花样”，防止陷入局部最优。二进制编码和binary2decimal.m的转换逻辑也有，想动手修改进制的可以研究下。
核心的cal_objvalue.m其实就是拿x₁² + x₂²来当适应度指标，值越小越好。每一代都会算一次，best.m会记录最优值，每一轮都更新，方便最终输出最优解。
这个项目用的是x₁和x₂在 0 到 7 之间的范围，范围不大，调试起来比较轻松。你也可以改改上限，看下大数值下算法是否还稳得住。终止条件一般设的是迭代次数或函数值收敛，代码里你可以看看逻辑在哪儿。
如果你对算法细节还想深入，可以看看这些相关链接：
如果你刚接触遗传算法，或者正好用 MATLAB 做优化项目，这套代码挺适合你试水的，改起来也不麻烦。
下载地址
用户评论
