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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
3 M5 F5 P% Y z4 P8 H6 w
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：
" c! a2 @5 J. u P
. F: r, _& n; o B
1.遗传算法参数:
; s; h( m, _ c% @5 A* v6 q5 w
2.maxgen：进化代数，表示算法会执行多少代。
* X9 X; x! s- e+ a. c4 C* g1 c
3.sizepop：种群规模，即每代中个体的数量。
8 _* h6 \% _: Q+ q3 J- u
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
. @7 X$ E9 _0 S6 G9 Y; a) Q4 {
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
' a% A# Z- |. k. L0 u& x& K0 t
6.lenchrom：变量字串长度，这里似乎指的是染色体的长度。
/ e& |" d" N# ~ x4 w
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。
* T9 _) h1 k8 V
8.个体初始化:
+ L4 t) z7 m! e+ A' c$ _5 M
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
. _) _2 e# k% v$ L9 z- \! n
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
* A- L& E6 H/ i7 @6 ~
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
" b) a. g* D) e
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。
2 X& h/ G4 V) @/ Y- {& O& ]3 U
13.进化开始:
5 t) \4 R3 e2 c: `2 H! G
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
3 g' y& q9 k* P% B6 M. p- h& t
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
- l2 Y+ i9 b+ ] E
16.计算新一代的平均适应度。
# H9 v P( i3 n/ @; p! }* A
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
5 {2 o0 a: R) ^8 F: o" v
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
/ P: }, f! q9 _
19.计算新一代的个体的适应度。
. O% D; W; a; R) c, e6 N
20.找到最佳个体:
5 Q9 v2 Q# l, g1 ]3 n7 H$ G
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。
3 J/ ^2 f4 M1 j1 G9 T
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。
: k) F- x. \7 x8 A: H
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。
$ P& w) p+ f, k b0 @
24.记录进化过程:
2 J, S% B( G& j
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
* t" \9 H5 y* T& W" T9 l) V
26.结果显示:
% l; ^/ W4 L; l# `( c/ o/ G9 j( g! `! |
27.创建一个新的图形窗口。
% i3 D+ L* G( E) E2 l9 k
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。
, Q! @ b6 l% H
J2 b1 U* p- G
7 R1 X1 {4 h0 r# z. F
( u& `$ v" f9 T* W. X
案例1.rar
2023-10-20 18:03 上传
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