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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：
1 J- v) H2 ^/ W2 w
* u8 }, r' {% v# i. r
1.清除和初始化:
! s1 N5 I. B% x" {* ^1 @
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。
# |- E# v# K! F5 |) p
3.绘制函数图:
0 ^6 [; h Q! e/ R$ Z. l% |) E. ]
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
5 c, b3 q4 w4 m, b- Z
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
, @. n( k+ d4 _
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
- s$ V' g& x9 g( A
7.定义遗传算法参数:
# t5 z1 j# w0 D& J7 Y: s# o4 _
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。
! d5 c( n* N8 Z B
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
% ^4 n. W1 u0 f3 c9 l; c& t# X
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
) @! j2 o0 I6 L3 u
11.优化过程:
! Q7 K2 i3 l4 W0 l
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
3 F4 s0 K+ C2 S2 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。
. W" w H7 H" S
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 r7 S1 Q0 |$ m: ^8 A
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
, H6 [/ x4 F# C" q
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。
/ Y/ c, z6 [' z
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
5 A' M, ]1 B8 s) P, x" M
18.绘制进化图:
$ M1 S/ {8 @: o, K! G
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
( Q w4 R1 `7 I! q: P
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
9 q( g# B7 G8 ^0 }0 }: B
21.输出最优解:
3 U% D( ]% \( D9 ~) }
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
/ V: [& F- ^& h
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。
; {4 W. ]& p6 b
& S2 ?8 j3 H3 `
! v7 [. S, {7 U: C4 b( J
3 A8 G8 K$ ^* }
8 g8 ]3 b, }: ^; y3 j
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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