遗传算法两基因度与多基因度优化方法

基因算法是模拟达尔文生物进化理论的计算模型，通过模拟自然进化过程来搜索最优解。它起始于一个代表问题解集的种群，每个个体都带有基因编码的特征。染色体作为主要的遗传载体，内部表现为某种基因组合，决定个体的外部表现特征，例如黑发。

3. 遗传算法的特点 （1）GA搜索群体中的点是并行, 而不是单点；（2）GA使用概率变换规则, 而不是确定的变换规则；（3）适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。只需要影响搜索方向的目标函数和相对应的适应度函数；（4）GA使用编码参数集，而不是自身的参数集。

一、适应度函数参数FITNESS FUNCTION—定义适应度函数极小化问题的适应度函数句柄，一般格式为@OBJFUN，其中OBJFUN.M是极小化问题适应度函数的M文件。在使用GATOOL之前，先用MATLAB的M文件编辑器进行编辑。 NUMBER OF VARIABLES—适应度函数中独立的变量个数。

基于关联度的遗传算法看起来挺有意思的，结合了遗传算法和关联规则挖掘，能在一些实际场景下发挥蛮大的作用。比如，银行卡系统中就能用来做客户信用度预测。这篇论文中提到的适应度函数，通过关联度来优化，效果还不错。如果你在做类似的数据挖掘任务，或者对遗传算法应用感兴趣，这篇论文可以给你不少启发。并且，文中也给出了具体的应用实例，做了功能上的展示，挺值得看看哦。你看完之后会对这类算法的实际应用有更清晰的了解。

该工具箱提供了丰富的功能，涵盖了基于遗传算法和非线性规划的巡航路径规划，利用遗传算法优化BP神经网络参数， 基于模拟退火算法解决旅行商问题(SA-TSP)， 使用遗传算法优化LQR控制器参数，以及相关工具的详细解释和实际应用。

LODCO算法是在论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算LODCO Algorithm”中提出的，相关MATLAB代码为LODCO.m。基于LODCO的贪婪算法LODCO-Based Greedy Algorithm和epsilon-Greedy算法LODCO-Based epsilon-Greedy Algorithm分别在论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中描述，并附有相应的MATLAB代码LODCO_based_Greedy.m和LODCO_based_e_Greedy.m。另外，基于贪心策略的基于LODCO的遗传算法LODCO-Based

这篇文章详细介绍了遗传算法的原理和方法，特别是MATLAB工具箱中相应的函数。对于研究遗传算法的人士来说，这将是一份极具参考价值的资料。

这个遗传算法程序可以直接在Matlab中打开，操作简便，非常适合进行优化工作。

基于遗传算法的函数寻优算法及其相关代码和教程讲解。由于网络速度不稳定，可以另行联系获取高清版教程。