遗传算法函数优化实验
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实验二 遗传算法实验
一、实验目的：
熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解流程并测试主要参数对结果的影响。
二、实验原理：
遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程。它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代。群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解。
三、实验内容：
用遗传算法求解最小化问题四维Ackley函数的最优解，xi∈[-15,15]，设定编码精度高于0.25。
根据已知遗传算法matlab代码，画出遗传算法流程图，调整种群规模、变异概率，分析种群规模其对算法性能的影响。
种群规模：20（进化代数100）
时间已过 3.867557 秒。
每代最佳适应度
每代均值：
每代方差：
种群规模：40（进化代数100）
时间已过 8.954345 秒。
内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 .600262 秒。
每代均值：
每代方差：
种群规模60
时间已过 18.123141 秒。
每代均值：
每代方差：
在变体基础上，增加精英策略，并分析算法性能。
种群规模：20
时间已过 6.133024 秒。
最佳适应度：1.***456880
每代均值：
每代方差：
种群规模：40
时间已过 11.648189 秒。
最佳适应度：1.***456880
每代均值：
每代方差：
种群规模：60
时间已过 17.693842 秒。
最佳适应度：1.***456880
每代均值：
每代方差：
使用精英策略后，可以找到最佳适应度。
实验报告要求：以上实验内容，每个内容均独立运行算法10次，根据10次的最佳适应度值的均值和方差，分析算法的稳定性，并给出其中一次运行结果（决策变量的分布图、算法收敛图）。
种群规模：20，在变体基础上增加了精英策略
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