2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法，Simple Genetic Algorithm，SGA) 是一 种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象，只使用基本遗传算子(Genetic Operator)： 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator)，其 遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子，它们构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为： ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中：C ——个体的编码方法； E ——个体适应度评价函数； 0 P ——初始种群； M ——种群大小； Φ——选择算子； ——交叉算子；  ——变异算子； T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1．染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值 {0，1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如： X=100111001000101101 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图

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MATLAB遗传算法工具箱函数及实例详解，里面含有代码。

该工具箱为英国设菲尔德Sheffield大学开发的gatbs工具箱，也不是Matlab软件自带的，雷英杰编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》涉及到了这个工具箱，并对它的使用进行了说明。

在人工智能领域，遗传算法（GA）是一种模仿自然选择过程的搜索启发式算法。 这种启发式（有时也称为元启发式）通常用于为优化和搜索问题生成有用的解决方案。 遗传算法属于较大的一类进化算法 (EA)，它使用受自然进化启发的技术生成优化问题的解决方案，例如继承、变异、选择和交叉 [参考：维基百科]。 此代码实现了 MATLAB 遗传算法 (GA) 函数，用于优化具有连续设计变量的基准 10 杆桁架问题。 有关此问题的更多详细信息以及不同优化方法的结果之间的比较，请参见以下论文： 1-频率约束桁架设计的多班教学优化2-基于改进教学学习优化的空间桁架设计HelpGA.mp4 解释了如何使用代码。

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①第一步：将工具箱文件夹复制到本地计算机中的工具箱目录下 ②第二步：将工具箱所在的文件夹添加到MATLAB的搜索路径中 >> str=[matlabroot,'\toolbox\gatbx'] >> addpath(str) ③第三步：查看工具箱是否安装成功 >> v=ver('gatbx')

Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

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