数学建模社区-数学中国
标题:
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
[打印本页]
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
& A% d' s- |4 g# v- \3 ~" I. j
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：
& Q' U4 a' t3 h6 P* O
" c9 I& y8 G: T, e3 l( R
1.遗传算法参数:
% Z* v1 J/ ?8 Z. ~/ ~' c" z
2.maxgen：进化代数，表示算法会执行多少代。
& Y# }% }% q! r6 K! I7 A7 F4 H8 K
3.sizepop：种群规模，即每代中个体的数量。
: M. y5 f; m$ e# J+ [5 _ m7 Z& T
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
0 k$ _- S$ s% Q9 K8 `6 ^ H1 [
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
# b7 Z/ n" D: d" R" ~3 l1 p
6.lenchrom：变量字串长度，这里似乎指的是染色体的长度。
$ f6 }3 Y/ v) s5 O; I
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。
5 }$ D' ~/ _+ O( Y. P* ^/ L7 V7 u9 ]$ [
8.个体初始化:
. g& S0 c( V. \6 R
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
! Z: O3 ?" V6 s
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
$ Y2 G- Y/ a. O! v* W+ F
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
8 x" Z; b. B$ L- Z4 t% b Q. d
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。
% y# @- _7 Z' q: t3 H4 s' f. i
13.进化开始:
6 l' b; S4 f* `- y. q
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
) V9 H* t0 t5 j
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
+ x4 N2 f1 V: s2 o5 K$ d' \
16.计算新一代的平均适应度。
0 y0 j+ R4 c$ T" C
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
. ]+ b# K& ?, {) r6 ^, i
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
( s |2 L9 S$ t- w
19.计算新一代的个体的适应度。
$ Z: o: o# _: V
20.找到最佳个体:
0 P( v8 M% b" {8 ^ a
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。
$ s4 E4 p- G2 e% K
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。
5 \* R/ m: }; ?+ C
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。
' k. w" Q" S7 E' X! ?) J
24.记录进化过程:
% X* t- l1 C- A" v
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
' i& ?$ T$ E1 i3 u! {2 W
26.结果显示:
4 h2 |- N) \' W" z
27.创建一个新的图形窗口。
& m# {8 E; H3 Y2 f: t
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。
! `0 e( M4 T) c2 A7 {6 R: @ R
! g0 z! J: |4 @9 T- z
/ R2 Z; a, i$ B9 o8 G! o$ }
. x2 N( g8 @. v G f7 {) u4 c
案例1.rar
2023-10-20 18:03 上传
点击文件名下载附件
下载积分: 体力 -2 点
4.58 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点
售价:
2 点体力
[
记录
] [
购买
]
欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)
Powered by Discuz! X2.5
