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标题:
谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)
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作者:
2744557306
时间:
2023-10-20 17:31
标题:
谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)
遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释：
* o8 t9 A4 f a- G
n: Y6 A$ E, u$ }& \$ v
3.绘制函数图:
, \9 K6 z m' d. m: F& i( N
4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面，函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。
( S( |! T: N7 S- C( q+ Q) D# l
5.这个函数是一个在给定范围内（[lbx, ubx]和[lby, uby]）的二元函数，表示为 F(x, y)。
+ Q$ b8 E9 H t/ H1 ?8 o
6.定义遗传算法参数:
/ X0 p7 ?2 H. q$ p3 i9 E; }6 U
7.定义了一系列遗传算法参数，包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
T7 e1 A3 ^. A- v. c2 ^
8.FieldD 是一个区域描述器，指定了种群的搜索范围。
+ _: G) h! Q0 k0 b3 }
9.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
6 s& \3 M+ R' U3 P( \
10.优化过程:
1 ?- |" r; S; F( X/ E6 ]; f! o
11.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
; R1 G& x+ c* q K) x! a) K) [/ V
12.将二进制种群转化为实数值 (XY)，计算每个个体的目标函数值。
" ?, k. n2 B7 O# |: j' \# [
13.使用适应度函数对个体进行排序，并选择适应度高的个体作为父代。
5 o0 N2 X, ^" _0 i3 R9 ]9 ?; _3 O1 t
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
1 H6 D5 n9 u0 E$ u1 h, u6 i2 ]
15.计算子代的目标函数值，然后使用 reins 函数将子代与父代组合，生成新的种群。
5 T) u. q% j1 |9 y5 G5 e( f& {+ A
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
9 E, ?/ `7 g9 s+ m2 o& e
17.绘制进化图:
0 u. L4 ^' c) g) f
18.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
4 D+ T- \2 f1 p7 G. d3 ?! @
19.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
* A, t6 @6 e4 F: `3 Y4 e6 f. F6 H) K
20.输出最优解:
( S" f8 J( W$ C
21.计算并输出最终的最优解值，包括 X、Y 和 Z。
) n0 C- I7 Y" v1 P7 `+ v
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值，然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值，其中 F 由给定的函数表达式定义。
& ~: y' o$ n' B* f" O+ \. Y
( G* ~) f8 |# t. }3 ^, i) L: x
: K/ [ Z6 }, c5 X$ V: D5 m
5 `/ \' K0 l, h) N
) f" t/ S) b$ g5 `) Z. S
example2.m
2023-10-20 17:31 上传
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