課程背景：

啟發式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復雜的優化問題，特別是在傳統算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發式算法的一些主要應用前景：

復雜系統優化：在工程、物流和供應鏈管理中，啟發式算法可以幫助優化復雜的系統設計和操作。

機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發式算法可以用來選擇特征、優化模型參數或者神經網絡的結構。

人工智能：在搜索和路徑規劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發式算法提供了有效的解決方案。

調度問題：在生產、交通和資源分配中，啟發式算法可以用于生成高效的調度計劃。

組合優化：啟發式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優化問題。

能源領域：在能源管理、電網優化和可再生能源集成中，啟發式算法有助于提高能源效率和系統穩定性。

課程目的：

這個課程的目的在于向學習者提供遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）的全面認識，包括其理論基礎、實現方法和應用場景。通過結合MATLAB編程實踐，課程旨在實現以下幾個目標：

1.?理解遺傳算法基本原理：使學習者能夠理解遺傳算法的基本組成，包括初始化、適應度評估、選擇、交叉、變異、新一代種群的形成和終止條件等。

2.?掌握MATLAB編程技能：通過在MATLAB環境中實現遺傳算法，學習者將掌握使用MATLAB進行科學計算和編程的技能。

3.?解決簡單的實際優化問題：教授學習者如何將遺傳算法應用于實際的優化問題，包括問題建模、算法設計和結果分析。

通過這個課程，學習者不僅能夠獲得遺傳算法的理論知識，還能夠通過實踐加深理解，為將來解決優化問題做好準備。

內容大綱：

1、遺傳算法概述

2、遺傳算法的生物學基礎

3、應度函數和個體評價

4、遺傳算法的實現步驟

5、MATLAB編程基礎

6、基礎遺傳算法的代碼詳解

7、遺傳算法在matlab環境中實操

8、問題解答（Q&A）