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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：
! R3 i# |* _" w- [# M& T- J" @9 S9 u K
+ }3 z0 i- y* z
1.清除和初始化:
% c" ^. V7 v4 r0 l
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。
7 n b8 C) K1 ]* J
3.绘制函数图:
1 r$ {/ J$ w0 n4 t
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
6 s: K/ c! t0 w6 D/ [/ k7 Y$ I
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
) S3 G! \2 B7 J/ D) d
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
" p- e% q# J( l4 ~6 {9 G( ?
7.定义遗传算法参数:
; o4 O6 Z- |" U' o) f$ z8 t7 Y
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。
2 o G- q+ C) X4 |$ v1 X
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
( z1 b# M- ~, Y* ~$ U1 x9 E
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
- K" S+ E7 |* U! b4 j6 k
11.优化过程:
R C! |, K& [9 A7 e9 d- d4 n
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
& G# L- ]1 X& n2 F4 V, Q. {
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 U2 d" U- C- ^: j1 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。
: ^9 R3 X6 t. k. ?2 W' l" K3 \: Z
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
8 Q& h( p. V! M/ 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。
0 Q9 ^8 Z* A& ]
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
: B: M/ `; m9 A1 }' o3 X/ `" O
18.绘制进化图:
0 R3 `0 Y7 X( C! W4 W1 k. P
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
. ^- e; l: H% _: v' H1 r
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
, U) E6 m% U: _, _3 ?
21.输出最优解:
0 _5 C- p" c2 p# K: k. d8 O
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
' m. @* z) R0 P* @- Q7 ?: k+ f$ B
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。
r8 B4 U/ T* E
l B$ x3 f/ _
' M" ]- u. x1 P ] j
6 d* z: t4 A+ q: f
: i: J/ H2 W* C2 }2 W! ^
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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