遗传算法+matlab+原理介绍+示例源码
遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。
遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。
遗传算法的一般步骤
my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度
升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好）
从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。
抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率）
对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率）
重复3,4,5步骤，直到新种群（parent_number + child_number）的产生。
循环以上步骤直至找到满意的解。
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