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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：
: A2 t; M3 H7 [: |8 \
) v: I% k* L! C6 \0 O+ H: w
1.清除和初始化:
' x& A2 R% k& }9 L1 F2 d2 a# I# 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。
- X" Q+ L! o3 y/ s
3.绘制函数图:
: r2 G2 E8 @( X7 B4 @5 |4 E; V$ e
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
3 O! G1 i0 ?, J2 |( j# M( t
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
+ P2 E. x- Y8 G' ^
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
" {; e2 U* z# [# ~( e2 J* l
7.定义遗传算法参数:
7 r8 _& A. H+ J- Q6 X
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。
. B3 ~) n* A. C3 Z; P
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
& n1 b) Q+ h) L7 h, T: P( _
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
8 e$ | Z* w) M* V! G
11.优化过程:
) m6 K& x1 S* J; x& D# p5 c
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
3 W5 K2 P) @) B& V* ^
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。
% J: O1 Z" \6 u$ ~7 Q. 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。
9 ?3 z+ @0 m- {: \* \8 L; _
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
+ l5 U# P- @" M7 B
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。
+ i7 a/ o3 k; W& X
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
5 b, S' Q0 [3 {7 a# l
18.绘制进化图:
! ~: o0 ?- ^# I' G: Q
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
2 r- d7 f+ P+ d9 ^) y; h6 d. |
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
* X Z& l' @; U2 ^& X1 b1 Q7 k7 z
21.输出最优解:
2 i# s0 m- i& J \/ a2 H, N- G
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
! Y. j6 ~% x8 s" f& @' u
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。
; W s& i$ B; X4 |0 N# H
7 {3 k: |4 B+ Q0 c9 D+ h- ?
. u; D; N- e/ |5 N. u
0 a3 R3 K3 P5 e6 ^& { T" U
) E. V" {9 I' g7 K
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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