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标题: 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二） [打印本页]
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：
4 _% r2 O9 ^0 u5 o& o* |5 d
0 C4 l4 q  ^4 K  Q& k. W1.清除和初始化:
2 Q& L7 J! z0 }/ |3 t4 n) ]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。
) U1 J) H( D6 w* k4 W: G9 G3.绘制函数图:9 r* J9 P& O5 W0 t8 d4 j8 `7 j
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
  p) f) F: q2 ~( k5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
, `/ O8 \# h8 H* I2 e! B6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
6 F6 Z6 B* y; _$ @- f7 C7.定义遗传算法参数:1 L) k6 O$ ^- J2 b
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。- j" w' ?. x7 X$ M1 g% i% i. ]
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。* L0 w0 ^8 R0 e
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。: w. ~$ f+ N1 w& p, l3 F
11.优化过程:5 a; e1 m# i$ e
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。: ~  U$ E1 N5 U' w! |; r# h, r
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。, H* j: V# _" Q4 @) y, o) 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。' ~6 P8 }0 @, j% m. J
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。$ ^  ?0 N) P4 s
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。
0 y" ^+ F6 y: T  q- @17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。% R3 B1 c0 o2 w* Y$ Y) Y* e9 ~
18.绘制进化图:
1 r! [& C# {$ h19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
6 |' x' r. B0 E8 w6 A* c20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
2 F) j4 \4 o. ~. K21.输出最优解:. W( X( k# W+ E4 y" z/ d
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
& Q6 y9 I1 T' X- t) z4 ]+ B' e% M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。3 X, }  f: p- g7 P

8 R, Z% t3 _) F$ W0 L3 r" W" z$ _5 b
" b, G. B5 \6 U7 ^6 i3 q! ^( Q+ g

3 v* v: n' t" \. [

example1.m

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