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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：
- V2 x! c" A7 w; v7 S- V& X. l
# R3 @5 n& s6 J! \: i2 `" o Z
1.清除和初始化:
2 E( @0 S9 O3 f: p5 _
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。
& s( l: \/ z1 P2 v' H
3.绘制函数图:
8 V% T: l6 w( |; r r8 ^8 r; {
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
9 L8 [. `( D: ~- D
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
& C* w+ _5 T$ d
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
5 Y$ `2 M. k$ ^3 l' y2 ]0 D
7.定义遗传算法参数:
% n4 S- P* @1 y' S
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。
; f$ m, H1 i0 \4 r2 e
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
: r7 d# G5 B$ o; Y% m, _9 G% r0 y0 V
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
+ K& p, V- y# r, R+ _
11.优化过程:
b! T8 F u) D/ K1 O& t8 q
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
0 W0 c+ ~4 E* ]# W* H
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。
$ ]; C* q1 o1 g+ L" Z6 l7 j
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。
& Y7 j2 }/ K6 k
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
9 m% [) ~7 o* U* {% D* A [- 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。
: @7 D0 R( [# v8 j6 J5 {+ \
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
- Y8 u! H6 F# B. l- Y8 n! ?
18.绘制进化图:
$ B7 ^8 h0 S. _5 a! R( V
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
* t4 d+ f( ?! W1 Q4 U4 p9 j* K# q& d
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
6 m3 z. O: Q. U" o3 ~( O
21.输出最优解:
8 B8 Z$ t- o& `$ r8 ]' D/ X6 Y1 Q8 l$ P
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
2 `7 C" A; U0 c" v; f7 A
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。
5 {1 X2 b. `" c1 X+ m* O
, Q2 f$ ~9 K( Z) Z& @
* @6 n' s, ?- o: }% W
! k5 g: c0 ?# H) ]5 X7 e
; {) i0 ?5 M& v1 O% V2 t
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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