美赛A题常见代码 GA优化后的RBF神经网络优化分析代码
一个遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来进行优化。遗传算法是一种受自然选择过程启发的搜索启发式算法,常用于解决优化和搜索问题。实现了遗传算法的基本框架,包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等操作,并提供了一些结果展示功能,用于监视算法的收敛情况。下面对代码进行逐步解释:[*]初始化:
[*]G = 15;:遗传算法的迭代次数(代数)。
[*]Size = 30;:种群大小。
[*]CodeL = 10;:编码长度。
[*]搜索空间初始化:
[*]MinX 和 MaxX 定义了每个变量的搜索空间的下限和上限。
[*]种群初始化:
[*]E = round(rand(Size, 12 * CodeL));:随机初始化种群矩阵,其中包含二进制编码的个体。
[*]遗传算法迭代 (for kg = 1:G):
[*]BsJ = 0;:初始化一个变量。
[*]遍历种群中的每个个体 (for s = 1:Size)。
[*]将二进制编码转换为实数值:
[*]将二进制编码的个体 (m) 转换为指定搜索空间内的实数值 (f)。
[*]评估适应度 (RBF 函数):
[*]使用 RBF 函数评估每个个体的适应度。
[*]选择 ( = sort(fi);):
[*]根据适应度对个体进行选择。
[*]交叉操作:
[*]使用一定概率 (pc) 进行交叉操作,生成新的个体 (TempE)
[*]更新种群:
[*]使用新的个体更新种群。
以下这段包含了遗传算法中的变异(Mutation)操作和结果展示部分。
[*]变异操作:
[*]pm = 0.001 - *(0.001)/Size;:计算变异的概率。pm 是一个递减的概率向量,用于控制变异的发生概率,个体越靠前,变异概率越高。
[*]通过双重循环遍历种群中的每个个体的每个基因位(bit)。
[*]对于每个基因位,生成一个随机数 temp,若该随机数小于个体对应位置的变异概率 pm,则执行变异。
[*]变异操作:将当前位上的基因(0 或 1)进行翻转。
[*]确保最优个体被保留:
[*]TempE(Size,:) = BestS;:确保最优个体 BestS 被保留在种群中。
[*]更新种群 E = TempE;。
[*]结果展示:
[*]Bestfi:显示当前代最佳适应度。
[*]BestS:显示当前代最优个体。
[*]fi:显示当前代所有个体的适应度。
[*]Best_J = BestJ(G):显示最终收敛的最佳适应度。
[*]绘制图表展示遗传算法迭代过程中最佳适应度 BestJ 随时间变化的情况。
[*]最后,保存变量 p 到文件 pfile 中。
这段代码的目的在于进行遗传算法中的变异操作,并展示优化过程中的一些结果和最终的收敛情况。通过绘制图表和保存变量,可以进行优化过程的可视化和结果保存。
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