MATLAB遗传算法工具箱使用说明

遗传算法的工具箱资源你用过没？MATLAB自带的遗传算法工具箱（GATBX）真的挺方便，适合搞优化算法的朋友。工具箱内置的函数不少，适配工程优化、机器学习调参、数据拟合这些场景，算是 MATLAB 里蛮实用的一套家伙。

工具箱的参数设置比较灵活，像种群大小、交叉率、变异率这些都能调。选择策略也多，有轮盘赌、比例选择啥的，方便你实验不同策略效果。嗯，适应度函数你得自己写，但好在接口比较直观，写起来不麻烦。

你只要写个fitnessFunction函数，直接调用ga函数就能跑起来。比如下面这个例子，用遗传算法找二维最小值的最优解：

function [fval] = fitnessFunction(x)
  fval = x(1)^2 + x(2)^2;
end
options = gaoptimset('PopulationSize', 50);
[x, fval] = ga(fitnessFunction, 2, options);

哦对了，工具箱安装也简单，直接用toolboxmanager命令打开工具箱管理器，勾上遗传算法就行。装好之后，调用ga或gaoptimset这些函数就能用了，响应也快，跑起来没啥门槛。

如果你平时做的项目和参数优化、智能搜索、模型调优这些有关，那这个工具箱还挺值得折腾折腾的。顺便提醒一下：参数别瞎调，多试几轮，收敛速度和解的质量差别还蛮大的。

要是你想深入研究，可以看看这些相关文章，有用户指南、改写版还有交叉操作的专题，干货挺多：