演示该程序时候必须先下载安装gatbx遗传算法工具箱附下载地址http://pan.baidu.com/s/1kVAkqCv

matlab自带的个人觉得过于复杂，还有一个第三方开发的貌似gaod没用过http://www/uc/myshow/blog/misc/gif/E___6721EN00SIGG.gif。

 figure(1);

fplot('-xre.^2+4*xre-4',[-6,8]);      %画出函数曲线，默认矩阵相乘，不是矩阵乘标点如xre.^2

%定义遗传算法参数

NIND=40;                                     %个体数目(Number of individuals)

MAXGEN=25 ;                            %最大遗传代数(Maximum number of generations)

PRECI=20;                                   %变量的二进制位数(Precision of variables)

GGAP=0.9;                                      %代沟(Generation gap)说明子代与父代的重复率为0.1

trace=zeros(2, MAXGEN);                        %创建放置优值的矩阵2行25列

FieldD=[20;-6;8;1;0;1;1];                      %区域描述器(Build field descriptor)

Chrom=crtbp(NIND, PRECI);                      %初始种群是用二进制表示的

gen=0;                                                    %代计数器

xre=bs2rv(Chrom, FieldD);                 %计算初始种群的十进制转换

ObjV=-xre.^2+4*xre-4;                      %计算目标函数值

while genFitnV=ranking(-ObjV);     %分配适应度值(Assign fitness values)ranking函数的功能就是目标值越小的分配值越大，本例求解最大值，应该要是他的适应度值更大，故必须使得ranking内的数越小，这样分配的适应度值才能大

SelCh=select('rws', Chrom, FitnV, GGAP);                %选择使用RSW方式，也可以sus

SelCh=recombin('xovsp', SelCh, 0.7);                    %重组 选用方式xovsp

SelCh=mut(SelCh);                     %变异 ，选择交叉变异重组均是对染色体（一串二进制符号10等）进行的操作

xre=bs2rv(SelCh, FieldD);                                       %子代个体的十进制转换（把染色体变为实值，当成输入）

ObjVSel=-xre.^2+4*xre-4;                                      %计算子代的目标函数值（对应染色体的表现型）

[Chrom ObjV]=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVSel);             %重插入子代的新种群

xre=bs2rv(Chrom, FieldD);

gen=gen+1;                                                                                      %代计数器增加

%输出最优解及其序号，并在目标函数图像中标出，Y为最优解,I为种群的序号

[Y, I]=max(ObjV);hold on;           %输出最优解及其序号，并在目标函数图像中标出，Y为最优解,I为种群的序号

plot(xre(I), Y, 'bo');

trace(1, gen)=max(ObjV);                                %遗传算法性能跟踪，把当代的最优值放入trace矩阵的第一行第目前代数列

trace(2, gen)=sum(ObjV)/length(ObjV); %把当代种群目标函数的均值，放入trace矩阵的第二行第目前代数列

end

xre=bs2rv(Chrom, FieldD);                            %最优个体的十进制转换

hold on, grid;      %grid 打开网格

plot(xre,ObjV,'b*');

figure(2);

plot(trace(1,:));    %把trace矩阵的第一行画出来（记录的是每一代的最优值）

hold on;

plot(trace(2,:),'-.');     grid%把trace矩阵的第一行画出来（记录的是每一代的最优值）

legend     ('解的变化','种群均值的变 化')%把trace矩阵的第2行画出来（记录的是每一代种群目标函数均值

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