MATLAB遗传算法工具箱函数及实例讲解🧐
发布时间：2025-04-03 01:51:44来源：
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，广泛应用于工程设计和复杂问题求解。在MATLAB中，遗传算法工具箱提供了丰富的函数来支持这一过程。核心函数如`ga()`，是实现遗传算法的主要入口点。
首先，定义适应度函数（fitness function）至关重要，它决定了个体的优劣。例如，在优化一个数学函数时，适应度函数直接关联目标值。通过设置参数如种群大小、交叉概率和变异概率，可以有效调整算法性能。此外，MATLAB还支持约束条件的处理，让算法更加贴近实际需求。
以一个简单的例子说明：假设我们要找到函数`f(x) = x^2 - 5x + 6`的最小值。通过设置适应度函数为负目标值（`fitness = -f(x)`），调用`ga()`函数即可快速找到最优解。运行后，MATLAB会输出最优解及其对应的适应度值。
遗传算法的强大之处在于其通用性，无论是工程优化还是机器学习模型参数调整，都能发挥重要作用。💪
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