遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中研究（MATLAB測試）
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遺傳算法（GA）是基于達爾文生物進化論和孟德爾遺傳變異理論的一類仿生型優(yōu)化算法。遺傳算法結構簡單不需要過多的考慮所要處理問題的動力學信息并且兼具有全局搜索能力、信息處理的隱并行性、魯棒性和可規(guī)模化等等的優(yōu)點，非常適合處理利用傳統(tǒng)搜索方法不能很好解決的復雜及非線性問題。因此，現(xiàn)在組合優(yōu)化、自適應控制、組合優(yōu)化和規(guī)劃設計等領域遺傳算法有著非常，一泛應用前景。基于此國內(nèi)外現(xiàn)在都非常重視遺傳算法理淪及相應應用方面的研究。遺傳算法的處理對象是對參數(shù)進行了編碼的個體而不是參數(shù)本身，因此可以對矩陣、樹和圖等結構形式的對象進行處理。函數(shù)優(yōu)化是遺傳算法的諸多應用中最顯而易見也是最為經(jīng)典的。函數(shù)優(yōu)化的本質就是從所有解決問題的可能性中選出最合理最優(yōu)的方案。而隨著求解維數(shù)的增長，求解難度也大幅度的增加，因而傳統(tǒng)的優(yōu)化方案不能滿足優(yōu)化需要。遺傳算法就作為仿生物自然進化過程被稱為演化算法的隨機優(yōu)化技術的代表顯示出了它優(yōu)于傳統(tǒng)算法的優(yōu)越性能。
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