遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，广泛应用于解决多目标、多变量的复杂问题，如函数极值寻找。在Matlab环境中，利用遗传算法实现多元函数的极值求解，可以有效地处理非线性、多模态的优化问题。 `NewGA.m` 文件很可能是遗传算法的主要实现代码，它可能包含了以下几个关键部分： 1. **初始化种群**：随机生成一定数量的个体（解），每个个体代表多元函数的一个可能解，由一组参数（基因）组成。这些参数通常通过编码方式（如一维数组）来表示多元函数的变量。 2. **适应度函数**：这是衡量个体（解）优劣的关键，一般为多元函数的值。在极值问题中，适应度函数值越小（对于最小值问题）或越大（对于最大值问题），表示个体越优秀。 3. **选择操作**：依据适应度函数的值，按照一定的概率选择一部分个体进行繁殖，常见的有轮盘赌选择法、比例选择法等。 4. **交叉操作**：将两个父代个体的部分基因进行交换，生成新的子代个体。在Matlab中，这通常涉及数组的切片和拼接操作。 5. **变异操作**：对一部分子代个体的基因进行随机扰动，以保持种群多样性，防止过早收敛到局部最优解。 6. **终止条件**：算法会持续运行直到满足特定条件，如达到最大迭代次数、适应度函数值达到预设阈值等。 `1` 和 `SelfFunction` 这两个文件名可能暗示了两种不同的功能。`1` 可能是某个辅助函数或配置文件，而 `SelfFunction` 很可能是待优化的自定义多元函数的定义。在Matlab中，用户可以定义一个函数文件，包含一个或多个人工定义的函数，这些函数可以是目标函数、约束函数或其他与优化问题相关的辅助函数。 在实际应用中，遗传算法的优势在于其全局搜索能力，但也有缺点，如收敛速度较慢、容易陷入局部最优等。为了改善这些问题，可能会结合其他优化技术，如模拟退火、粒子群优化等。 在学习和研究这个Matlab代码时，建议逐步理解每个部分的功能，逐步调试和优化代码，以适应不同类型的多元函数极值问题。同时，理解和掌握遗传算法的基本原理，以及如何在Matlab中实现这些原理，对于提升编程技能和解决实际问题能力大有裨益。