数学建模社区-数学中国

标题: 基于遗传算法的非线性函数寻优算法（二） [打印本页]
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;4 x0 `% o2 o, d4 {
这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：4 D2 X9 S: Y  I  R

2 a; T* A! w2 x( P1.遗传算法参数:
) T7 H7 I/ U3 W4 }3 f2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。
5 C% N& s; @; {' G3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。& @3 F- {0 ?- j" o6 ]" G
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。1 z( g  [/ q( A4 G
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
* L( k6 W7 H. s; @+ q& h7 e3 u' ~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。3 \) A/ k: x% Y- T9 p! ?$ e$ B* @; p& s
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。
$ y8 L3 t/ I$ g8.个体初始化:
' \$ R  d, b3 v. D! E# \$ O9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
/ h' L% s9 a9 V& q6 [6 ]10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。" R" n- O5 w8 z5 o. K
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。' H9 r' E  J8 h, F# `0 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。
) [2 [! b0 ~  e$ q13.进化开始:
+ e. E1 M) q; g- B) E14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
( w$ z5 U! B* F6 u+ }* Y  _2 Z; `15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。3 N) I6 Q; n4 @- s& a% g3 m7 ]7 ~
16.计算新一代的平均适应度。; q! n; L* n( g, o! d: Z
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
: z! \- V- ~0 l- ?: z/ U18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。3 L6 |' E* c, _4 Y  B* m
19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。
3 r6 x4 e+ Q% j6 e- f20.计算新一代的个体的适应度。
2 r" u. j( f% {5 G21.找到最佳个体:- ^/ f1 A' O+ w% Y" S; ^$ K
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。( M" x2 _2 [$ m  i/ P" E5 d! I, k! X
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。" k% N1 ]" x! S" y) r" ^
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。
2 V9 C0 X" [# k/ ~2 {5 c1 i9 f' c5 J& \25.记录进化过程:
* V- K4 ?8 ?- E/ k26.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。
$ w6 Q. l4 I% m) R" P" M6 y9 E/ C, m& h6 ~5 j, J+ Q) d
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。) t* K$ g- Z, t, h( E

' _" z0 `0 c3 `! p) N0 D! u" X( \8 E( T$ @9 Y

案例2非线性.rar

4.98 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 3 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