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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：
. j" B: G1 o! O% _2 W& P
: h3 C! X* z4 ?5 W
1.清除和初始化:
6 Z# x6 h8 i- T% c! |" t
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。
2 V* k: f6 X9 V! u& r# i
3.绘制函数图:
3 E" C1 O! R3 r3 D9 {
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
+ z7 q4 E+ U d' z% T$ R
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
6 A7 h, I% I2 K' b% E
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
+ v: L' d- H# L& ]( F
7.定义遗传算法参数:
* v- q( Y/ P# f5 R
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。
3 ]1 @* D8 C) ?0 a6 Z0 a
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
8 E, y/ A8 j! G/ h; a: ^
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
7 H/ ?1 ^6 y/ b; e
11.优化过程:
+ Z" |8 _) _" o6 ^1 g
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
g4 D7 Z! I# b5 d- |& b
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。
4 Y/ m4 }" y' p# c9 U
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。
3 T i2 J1 a( v( F; P1 B
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
% w. ^/ L; \+ t `) 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。
* [$ W* P7 B0 P+ w& [
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
0 o) u u1 |% C- y% e" G- T" A
18.绘制进化图:
* k V/ N# \6 G1 _4 @ R' `
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
4 W/ I: }* P! c1 Q* {
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
) x, i, I4 c/ j
21.输出最优解:
0 |! b6 o o6 F$ M
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
8 ~! I! D6 G3 `* [5 v, W
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 D/ w4 Z6 e" v. d. ~1 S$ d
_0 ]: I" o( _, U" i G
! F# p. E' T; u4 _, U/ u" C# ?
% j) K5 S+ p D1 ]4 `
6 _$ k( m0 |/ ^ G( u( T
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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