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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;
+ y2 [/ w4 _' `" |
这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：
( S1 Z K% }* q5 W
0 j- E! x6 S4 Q
1.遗传算法参数:
0 m( N5 s! N( L7 b
2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。
5 }9 v! b0 U* F
3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。
3 W% x0 C3 M6 r9 f$ F6 `# x4 w
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
2 t( f' G5 G+ [( w+ K
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
+ B I6 o3 o+ H# t& u9 n% 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。
# G1 U6 l, w6 c+ X* |
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。
2 V/ e) \3 ^- Y1 I$ g
8.个体初始化:
5 o$ k: {- s' ~- d' E2 r
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
4 h u% Z# @' p/ @6 k
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
% P3 m) S; f- @2 [$ b$ f
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
# y0 f& ?- \; c. D9 f
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。
) n1 O: u" ^/ a) {
13.进化开始:
" i% s" g" R4 ]! H
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
9 {- Y& i# Z$ b8 \% p! z6 v
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
; l+ ]( S- ?4 q" R$ l7 _) w
16.计算新一代的平均适应度。
5 ~0 A8 Z' E. }& J( q) h
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
5 O% Y; }5 N9 h
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
2 U5 o6 Y# ^4 b
19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。
" A6 O, E- I: M
20.计算新一代的个体的适应度。
; R" Y; I L" T& ~" s G% w' E: \
21.找到最佳个体:
4 _8 F7 m- [1 O( e3 O
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。
' {2 E- _0 n) {
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。
5 U% i% H8 }5 Z5 X: h
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。
; |& L9 Y! i5 V5 w
25.记录进化过程:
* y3 j n+ K0 n% @& k3 y0 L& w
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。
) q9 A$ F0 _" |( h! |9 E
: \( Y# Y6 i/ P% M0 z' `7 ?
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。
$ ]1 X1 a) x$ t
, b7 ~ S) n9 d( ]! s' y
1 _1 y7 A) F$ {" F5 h
案例2非线性.rar
2023-10-20 19:42 上传
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