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
' 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 f1.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" G7.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! S9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
7 y3 q. m5 i* H) L10.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 R12.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. s20.找到最佳个体:
: G5 F' \8 X+ d* @6 X) p& j21.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 a24.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 [; e27.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

案例1.rar

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