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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;
) p6 }- ^# G" P, h
这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：
7 D6 o" Q; ]; I8 j6 m6 d) @4 w3 g8 t2 k
& {% Y% _* @8 p2 Z- h- m8 H
1.遗传算法参数:
+ p J& g4 |4 ~2 {
2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。
+ N5 ?/ c4 |0 E. @) f# I, i% y
3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。
0 j' S) p% M+ w% U
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
+ g. N8 ]6 l8 r7 J9 }5 |
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
?; y3 a: Z: }6 `% }
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。
: ]1 e) J6 i6 C6 a
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。
6 g m1 b; a# l' k; F! f
8.个体初始化:
3 G9 d& Q+ J/ o$ J; F
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
9 m7 l% f7 K3 M0 C0 i
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
) L% }/ w1 t6 I" E, S: c
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
" e( X% a; @3 P
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。
8 {* s' x# m3 h0 c( n9 J
13.进化开始:
6 s1 A: @: G! M) H8 Q2 I
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
/ p5 Q6 b( P1 b% N9 R. Z
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
; x3 H' n2 W5 k8 x2 ?+ p+ J# h) T
16.计算新一代的平均适应度。
$ ~/ m' M. Y9 h2 {: [
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
" w6 e1 r8 E/ e" G9 h
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
; b1 I0 Q: F* Z/ \1 D2 P' }, D
19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。
% L6 v) Z# I) ~# @: e
20.计算新一代的个体的适应度。
. f* t$ g' n/ ?2 X! V* H
21.找到最佳个体:
- W7 ]2 U* N ?* ~& b- J+ T
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。
: x5 p% r2 N2 L/ \. D1 r( j
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。
; H! A7 c5 [( }& K/ D" _
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。
; X$ H3 |! Y4 D6 R# h
25.记录进化过程:
) ?9 E' J# v; D5 V/ h
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。
" l. |; ]8 ~2 q+ v) f. h
4 m9 C0 |1 k6 x# ^9 G
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。
( [2 v) q# q' p- d- A
9 X' ~* a: i& o5 {' o0 T
7 u" w5 e0 x3 j, i1 D* s% a- ]
案例2非线性.rar
2023-10-20 19:42 上传
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