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标题:
谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）
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作者:
2744557306
时间:
2023-10-20 17:39
标题:
谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）
这段MATLAB代码实现了一个遗传算法来寻找函数的最小值。以下是代码的详细解释：
+ U s0 y; @: L( ^6 b l
, i2 x8 S0 V% `( Q
1.清除和初始化:
* M2 ?6 C$ L0 b
2.clc, clear all, close all 用于清除命令窗口、清空工作空间和关闭所有图形窗口，以确保开始一个干净的工作环境。
! s5 \, e d7 C7 _" p# ~0 J
3.绘制函数图:
; r. n8 U3 s( @2 n! a( N; a$ ]5 I& R
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
. E6 j! h8 B$ i" K: n" Y
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
7 m: i. |7 z1 a$ O! y
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
% W# u; ?0 B5 H$ J7 x0 T3 ?0 {* W
7.定义遗传算法参数:
6 d- n" ~/ U' T
8.定义了一系列遗传算法参数，包括个体数目 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、变量的二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
. ?5 T/ K# ~% X5 v: j; b Q
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
1 c% C7 r' G7 `' O7 l, A
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
& @' P: ]3 t% c9 [+ K3 l4 U
11.优化过程:
8 R1 M: {: |, n
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
. _2 E) z6 B* s! n
13.将二进制种群转化为实数值 (X)，计算每个个体的目标函数值。
* `; ^0 J9 b& u- y% m; f: O
14.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。
; d) p3 u1 U5 g3 a4 {+ H1 |
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
0 V, K$ [% I' D! C
16.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。
# S' x, i( h6 R3 E1 n
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
' R) D1 g9 N" H; x% A) b
18.绘制进化图:
( g# T- u: `/ @' P6 A/ X
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
3 \7 }% X S# B v" K
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
' s( I L( D$ l: I: i' T) }0 N! x
21.输出最优解:
7 g$ a& }0 `& w( y
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
4 a3 j& F* D# V Y2 G
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找函数 sin(10*pi*X)/X 的最小值，其中 X 在给定范围内（[1, 2]）变化。遗传算法被用于寻找该函数的最小值，然后绘制了进化过程和最终的最优解。
! O, C" t7 d, f0 w. p( f3 U* p; ?( D6 n
. z; p q* R( d: V
$ B2 m. G) l% f) m9 r; W, |( o
3 a- g9 _7 z3 P t0 R1 Y
+ Q* t6 c! J4 K0 `. T. b
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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