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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
' F0 z x7 `8 n- w K7 n
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：
! ]' j+ j) Q- x; f+ Z- x, ^8 h+ N
+ ~4 u X( W6 S0 f
1.遗传算法参数:
9 W( z' Z0 _' J# \8 y- `
2.maxgen：进化代数，表示算法会执行多少代。
( Z3 G `( n( O! k: f
3.sizepop：种群规模，即每代中个体的数量。
' n5 z0 ?1 C7 h8 }
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
+ ~) t& M7 T" g- |9 F
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
# B2 u, \+ X$ v, Q; }1 N+ ^
6.lenchrom：变量字串长度，这里似乎指的是染色体的长度。
$ X( A6 i: t) z% z" G
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。
3 w0 d7 e4 ^4 }: D8 a
8.个体初始化:
v! }, _/ W, G3 D% R6 a! S
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
7 y3 q. m5 i* H) L
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
% `3 S8 j L6 ?' R. j
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
: Y; S: F) U8 h2 Z" I0 R
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。
% A- n1 ~# L8 v8 [ J
13.进化开始:
$ w- u( A$ s# X4 j. _3 i+ c
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
" Q. {. x: t& d3 ~+ L8 q
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
; W4 ?: v6 P3 ^. o$ C& S
16.计算新一代的平均适应度。
- ?. B4 t* R6 B) f/ h; W
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
9 l( ^4 b4 D" I9 z! y. x0 j5 t& }
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
% ], h# a; ~# H; m5 Z& S
19.计算新一代的个体的适应度。
' ?* ?$ \8 }, G6 h. s
20.找到最佳个体:
: G5 F' \8 X+ d* @6 X) p& j
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。
* j) O7 b2 O' |; |% ^
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。
4 v5 f5 l" ~" F0 W0 q5 }
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。
4 Z4 H6 z! k3 K3 a
24.记录进化过程:
; e, G9 Z3 K% q1 O h9 J. B
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
" O1 g1 D: ]! h1 `( F8 G
26.结果显示:
J1 i) U# V0 [; e
27.创建一个新的图形窗口。
9 q! d! {2 s3 H+ M+ {
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。
1 H$ [9 D/ M0 E4 B
% \ z5 R7 o, Q
2 ~6 s. X' l6 L" y+ k, J- j% {
a: l0 R; o: V" b8 {$ L
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2023-10-20 18:03 上传
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