数学建模社区-数学中国
标题:
基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
[打印本页]
作者:
2744557306
时间:
2023-10-16 09:33
标题:
基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
这是一个MATLAB代码示例，用于执行遗传算法（Genetic Algorithm，GA）以进行参数优化和适应度最大化。以下是代码的逐行解释：
& }: ^+ a# e' n/ ^) {* u% Q% N
1.首先，设置了遗传算法的一些参数：
R9 u2 c' G: ^. P1 ]+ ]7 M" x
2.maxgen：进化代数，即迭代次数。
: o; F/ }) `7 [
3.sizepop：种群规模，即每一代中包含的个体数量。
0 H4 C3 v# F2 D* {+ U4 j
4.pcross：交叉概率，用于控制遗传算法中交叉操作的概率。
# i/ L6 T: |7 X3 J7 A
5.pmutation：变异概率，用于控制遗传算法中变异操作的概率。
: X: y! ^: M5 \7 Y- v
6.lenchrom：每个染色体中编码的变量的长度，这里设置为 [1 1]，表示每个染色体编码了两个变量。
% W# l) V6 l) w- g
7.bound：编码的变量的数据范围，这里设置为 [-5 5; -5 5]，表示两个变量的范围都在 -5 到 5 之间。
+ s- q4 ^1 m, I% Q: e+ T7 G
8.创建一个结构体 individuals 来存储种群信息。每个个体包括适应度值 fitness 和染色体编码 chrom。
% l3 h* G7 ]- Z
9.初始化数组 avgfitness、bestfitness 和 bestchrom，分别用于记录每一代种群的平均适应度、最佳适应度和对应的染色体。
' C" }$ I; y" m
10.初始化种群并计算适应度值：
% h4 r- C' [4 F R5 J
11.使用 Code 函数生成随机的染色体编码。
( [, {/ ]. a* n2 C# L: H% \( z/ W
12.计算每个染色体的适应度值，并存储在 individuals.fitness 中。
- t/ Q+ V8 I8 Y7 l
13.找到种群中适应度最高的染色体，记录其适应度值和染色体。
* k1 W p. m, j* c2 m
14.初始化 trace 数组，用于记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
7 w% C! d+ r3 Q4 M( c& f$ w
15.开始迭代寻优（遗传算法主循环）：
/ _* y/ ~" K Q: ^
16.在每一代中，先进行选择（Select 函数），以根据适应度值选择个体。
3 S+ |. m& z% S; D
17.计算平均适应度，并根据 pcross 和 pmutation 控制交叉和变异操作。
: e2 `0 a" A1 o! s
18.计算新一代种群的适应度值，并找到新一代中适应度最好的染色体。
4 ~/ K$ O3 c% | a* ~: b
19.更新最好的染色体，以确保它在新一代中仍然存在。
$ X* n5 {2 \7 D3 z( s. r( p/ F/ d( \
20.记录新一代的平均适应度和最佳适应度到 trace 数组。
R; j2 b1 ~, a- \
21.进化结束后，绘制适应度曲线以可视化遗传算法的性能。这里使用 plot 函数。
% ^' J- |) i6 B/ m, D- X
具体代码在附件中，
6 _" P3 d! C. ^9 p
# [8 x4 ~7 c9 J6 q+ I( m
6 c8 o/ Q0 X3 b9 v# N
+ _( l# |3 I* J
& l* P8 h( p+ D
chapter4.rar
2023-10-16 09:32 上传
点击文件名下载附件
下载积分: 体力 -2 点
291.24 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点
售价:
3 点体力
[
记录
] [
购买
]
欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)
Powered by Discuz! X2.5
