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标题:
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
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作者:
2744557306
时间:
2023-10-20 18:04
标题:
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
y=-5*sin(x(1))*sin(x(2))*sin(x(3))*sin(x(4))*sin(x(5))-sin(5*x(1))*sin(5*x(2))*sin(5*x(3))*sin(5*x(4))*sin(5*x(5))+8
, I% [! ^' b! z1 _$ c( U* W, R
这是一个遗传算法的MATLAB代码，用于优化上面目标函数。下面是代码的详细解释：
- l( A+ s A* `8 ~' n4 i( N
8 B' `- Z/ z" C* V0 Z
1.遗传算法参数:
4 u4 F: a7 P/ M/ D* r- ]
2.maxgen：进化代数，表示算法会执行多少代。
* w3 c5 S! Z, V" E1 G1 `2 n& d
3.sizepop：种群规模，即每代中个体的数量。
0 O9 S8 z, i g" B
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
4 k: D1 Y* L" i. o3 W' ~: [
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
1 ]# N2 _: g9 c' O: q
6.lenchrom：变量字串长度，这里似乎指的是染色体的长度。
- R: n9 {9 I+ N
7.bound：变量范围，表示每个变量的范围。在这里，有五个变量，每个变量有一个范围。
, u& f1 l/ ^$ d% P( q. x
8.个体初始化:
6 H! Q, Y* v# J. H7 ]5 @+ s
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
7 U3 N' W9 P7 f- O. }- Z1 d# C
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
6 o3 V2 F% Z* G+ m' g
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
* F0 {% t- z3 l( v
12.通过循环随机初始化种群中的个体，计算每个个体的适应度。
* [$ j- ?% w2 I& ^7 J c# u9 o9 F
13.进化开始:
' e- S h* D6 y9 c' O$ U0 h
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
* |9 t! `9 k6 w. ~ o
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
4 a& A3 p7 @* X
16.计算新一代的平均适应度。
! \: c. I3 t5 K5 ~) u
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
; p4 G+ v) g$ ]: L4 ?' A
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
1 P8 V5 f: a- d; X
19.计算新一代的个体的适应度。
% m% g& y" }6 M9 j# L7 C
20.找到最佳个体:
8 M6 O5 A' x! ^; J5 K8 [ w
21.找到新一代中适应度最小的个体（即适应度最好的个体）和最大的个体。
; V+ l* C1 D e& P B
22.如果新一代中出现了比之前代中更好的个体（适应度更小），则将最好的个体更新为这个新的个体。
( v9 m1 r# Q3 @' n! d2 P
23.最差的个体会被替换成最好的个体，以保持种群的多样性。
! w8 f# r( a2 ~( k8 {. q
24.记录进化过程:
0 {! |6 {% L. c1 `2 o
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
8 f t7 l4 N8 H! L. a4 B4 s
26.结果显示:
* p( d; i3 m1 ~% x5 P7 f
27.创建一个新的图形窗口。
$ v `2 w9 r1 x! z+ ?8 |
28.代码未提供关于如何绘制图形和展示最终结果的部分。通常，可以使用 plot 函数来绘制进化过程中的平均适应度和最佳适应度，以及显示最终的最优解。
2 c+ h1 D3 J1 q3 j' Z
6 R/ Z0 K* N. n6 z0 h. c& K
+ ?- U# |3 u% O. U
/ U, ~& l0 x% b5 @ x$ d6 S9 J
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2023-10-20 18:03 上传
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