🌟 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式算法。它通过模拟生物进化过程中的遗传和变异操作来求解优化问题。上一期中，我们已经了解了遗传算法的基本概念和初始化过程。今天我们将继续深入探讨，重点关注如何利用MATLAB进行遗传算法的迭代过程，并展示其迭代图。

🛠️ 在MATLAB中实现遗传算法的迭代过程主要包括选择、交叉和变异三个步骤。首先，我们需要定义适应度函数，该函数用于评估个体的优劣。接着，通过选择操作选出优秀的个体，再通过交叉操作产生新的个体，最后通过变异操作增加种群多样性。这个过程将不断迭代，直到满足停止条件为止。

📈 为了更好地理解遗传算法的迭代过程，我们可以绘制迭代图。迭代图可以帮助我们直观地看到每一代的最优解的变化趋势，从而评估算法的效果。使用MATLAB的绘图功能，我们可以轻松地生成迭代图，进一步分析算法的性能。

💡 通过这一期的学习，希望大家能对遗传算法的迭代过程有更深入的理解，并能够熟练地运用MATLAB实现遗传算法。下一期我们将分享更多关于遗传算法的应用案例，敬请期待！

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