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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：
0 B. c( d; P+ `% s
2 w+ B6 Y' D. v. U% d
1.清除和初始化:
8 v) B1 P- a0 X" S1 O
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。
& w4 i4 H* g+ M9 O" A' J9 k' @' W
3.绘制函数图:
! L( T2 A7 D6 M2 U) z
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
+ n0 M2 D' V) @3 Q! l
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
s8 O( X- `8 P/ F
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
# X! D Y8 Y1 \9 W* f, @
7.定义遗传算法参数:
- H0 S& R3 P4 Y9 A5 ~* S: a
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。
. y2 R1 n. M7 Z7 e0 ^
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
8 `+ Q7 ?/ l8 j/ A; t4 [
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
0 o8 c+ y8 E; t' o% O& y
11.优化过程:
# T! ~7 K- U% h
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
& E! C" ?2 p- M# e1 X
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。
: e/ C/ h/ U& f3 x7 z" I
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。
4 N, V, X5 _5 a8 M' ?& M7 ~) d8 f. n: T: F
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
* a+ J+ |. K, G( R- o+ ^% t2 u
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。
D3 N5 L6 o' P4 r
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
* O: M! a9 j( ~
18.绘制进化图:
# A8 J6 X3 x( ^
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
' }8 c* ^% R2 @0 E+ c+ L
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
+ H! t( }+ I6 @3 p9 v# Y [
21.输出最优解:
. i+ R: I3 ?* V ^1 N& c
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
' J0 o) @" y! J& [
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。
0 {" w" `0 j) h- x- i+ E% f3 T# L0 [- H
7 Z' l. Q3 J1 O! g( {. Z$ X
$ \& p; H9 w: Z( N% @
. L; @' o- x4 P* @3 q* T" r
% L1 H( z2 ^& \5 Z* y
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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