MATLAB遗传算法工具箱的研究与应用

吕德文

（大连大学机械工程学院，辽宁 大连 116622）

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自动适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，是现代有关智能计算中的关键技术。

MATLAB语言是一种面向科学与工程的高效率高级语言，它的语法规则简单、更贴近人的思维方式、通俗易懂。MATLAB语言有着丰富的各种工具箱，MATLAB的优化工具箱提供对各种优化问题的一个完整的解决方案，遗传算法优化工具箱就是其中之一。采用MATLAB遗传算法优化工具箱，不仅具有简单、易用、易于修改的特点，且为解决许多传统的优化方法难以解决的参数优化、非线性、多峰值之类的复杂问题提供有效的途径，为遗传算法的研究和应用提供很好的应用前景。

1 遗传算法

遗传算法模拟从低级到高级的演化过程，即从初始群体出发，采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，通过交叉编译来产生下一代群体，逐代演化，知道产生满足条件的个体为止，其流程图如图1。①确定待优化的参数范围，并对搜索空间进行编码；……