M AT LAB遗传算法工具箱的设计X谢勤岚陈红(中南民族大学电子信息工程学院武汉430074)陶秋生(武汉数字工程研究所武汉430074)摘要在简要分析遗传算法要素的基础上,介绍了基于MA T LAB的遗传算法工具箱的设计。最后给出了一个用设计的M AT LA B遗传算法工具箱的求函数极值的应用实例。关键词:遗传算法M AT L AB函数优化中图法分类号:T P311Design and Application of Genetic Algorithm Toolbox based on MATLABX ie Qinlan Chen Hong(Colleg e of Electro nic and Infor mation Eng ineering,SCUF N,Wuhan430074)Tao Qiusheng(Wuhan Digital Engineer ing Institute,Wuhan430074)Abstract:Based on the simple analysis of genetic algorit hm,the designing of a M AT L AB-based g enetic algo-r ithm toolbox is introduced.A n ex ample using the designed toolbox to maximize a function is giv en at last.Key words:g enetic alg orithms,M AT LAB,functio n opt imizingC lass number:T P3111引言遗传算法(genetic algorithm,GA)是一类借鉴生物界自然选择和遗传机制的随机优化搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换、搜索不依赖于梯度信息。由于不受函数约束条件(如连接性、可微性、单极性)的限制,因而具有广泛的适应能力。它尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题,可广泛应用于机器学习、优化设计、自适应控制、规划设计和人工生命等领域,是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。其特点确定了它是一种通用的优化算法,因此设计通用的遗传算法程序是可行的[1,2,3,5]。MATLAB可应用于高性能数字计算的工程计算环境,它将数值分析、矩阵计算和绘图集成在一个易于使用的环境中[4]。用户定义函数是简单的解释结构的文本文件。因此,用MATLAB设计遗传算法工具箱具有简单、易用、易于修改的特点。我们设计的基于MAT LAB的遗传算法37第31卷(2003)第3期计算机与数字工程X收到本文时间:2003年2月17日
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