铜 陵 学 院Matlab部分智能优化算法第 七 讲铜 陵 学 院本章主要学习matlab中三个智能优化算法及其实现.一、遗传算法 1、算法的相关知识 2、ga及gatool二、人工神经网络 1、算法的相关知识 2、newff,newlvq,train,sim及nntool三、粒子群算法铜 陵 学 院一、遗传算法1、算法简介 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。在解决复杂优化问题方面效果显著。算法原理如下：第一步，产生染色体：随机产生一定数目的初始染色体（它们组成一个种群），种群中染色体的数目称为种群的大小或规模；第二步，评价染色体：用评价函数来评价每一个染色体的优劣，即用染色体对环境的适应铜 陵 学 院程度（简称为适应度）来作为以后遗传操作的依据；第三步，进行选择操作：选择的目的是为了从当前种群中选出优良的染色体，判断染色体优良与否的准则是各自的适应度，即染色体的适应度越高，其被选择的机会就越多；第四步，进行交叉操作：对选择出来的新种群进行交叉操作；第五步，进行变异操作：变异操作的目的是为了挖掘种群中个体的多样性，克服有可能陷入局部解的弊病。铜 陵 学 院进行了上述三
