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标题:
基于遗传算法的非线性函数寻优算法（二）
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作者:
2744557306
时间:
2023-10-20 19:42
标题:
基于遗传算法的非线性函数寻优算法（二）
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
1 W# V6 v5 [& r# ]
这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：
& e6 n* g$ z" B. h' @; e
5 K# j% @8 c& A1 o4 F5 T
1.遗传算法参数:
* X; f% B2 K4 N S7 U, R6 c
2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。
( M) e1 v F1 l# a- t' R3 A
3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。
; c, Z; ~& T/ K' g. V- k5 Y: q
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
. V0 {5 X# a# v
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
* X& [' O. ^+ R$ A3 d3 M2 C, b6 m
6.lenchrom：变量字串长度，这里似乎指的是染色体的长度，每个染色体有两个部分。
6 i* @) P# Y$ l8 o' a/ P
7.bound：变量范围，表示每个变量的范围。在这里，有两个变量，每个变量有一个范围，例如，第一个变量的范围是-5到5，第二个变量的范围也是-5到5。
0 H& T+ r; c, q, n5 K
8.个体初始化:
. c; y& _, k. d3 `+ U6 y. e
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
# k* i0 h8 Q! w2 c6 G5 e. Y
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
& n: L. b) B$ V: T- Y' M* N
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
* a2 M* P2 c3 ^6 ]8 m. {) P# h$ {1 g
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。
; ^. G% L; S2 V
13.进化开始:
) z/ z- W, \2 R! i& U w$ r- N
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
% g, c0 {' e* V# _: m
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
. z# X+ F- F' n4 X
16.计算新一代的平均适应度。
7 ^3 u* W1 f* m! r: {
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
4 ?4 ~% t. \3 K6 i, g' T/ T0 b
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
5 r1 u. x+ K: c
19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。
. _% _# C3 w+ }3 P) X" v& V: P
20.计算新一代的个体的适应度。
) C `% k. k* n3 Y
21.找到最佳个体:
5 U# y5 v" x, F! M' p' n; X) a3 K3 D5 @
22.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。
- }+ K' g8 b0 D# m" h# u
23.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。
* r' f V$ b/ D' Y6 R# T
24.最差的个体会被替换成最好的个体，以保持种群的多样性。
( ]: r" f+ V1 k+ E" A, A: p) G
25.记录进化过程:
) Y( ?9 I% ~ C' z
26.使用 trace 数组记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
* P" j5 I5 W' J! _3 H
$ F3 F* p: ?- k
请注意，代码中的 fun 函数和 Select、Cross、Mutation 以及 nonlinear 函数未提供，它们应该是根据具体问题定义的函数。此代码是一个遗传算法的框架，需要根据特定问题来定义适应度函数和其他操作。
* p1 g) |- x( w! Z: ^/ Y! o+ r* ]
! i7 {* t- n) Z6 b" w0 {
9 N6 S9 _2 c1 i1 ~% z
案例2非线性.rar
2023-10-20 19:42 上传
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