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 @/ ~: F) m! j, o这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：" Z" }5 \! v9 g) S" a/ X
' b& P1 t+ r; r
1.遗传算法参数:
! g. }! l0 ?2 m, ]2 X2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。4 j5 R0 N: X0 v  @0 Z5 H
3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。
! D# P9 {  [4 P7 o/ N. m4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
; X% i# y! O6 V6 E0 l0 S5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
; h: [$ _" G, k- t# N6.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。4 o: b9 X" |% W8 v1 A2 |
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 q3 s4 h. x' J) a: g7 P, s
8.个体初始化:
' y: j2 L5 c/ W: t7 O* n9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
5 ^, [7 C3 K8 `) n" S$ L7 }10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
; k! Y2 c1 ]. w* Q& I' `) F6 U11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。3 K" I3 B" p( Y5 ?
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。" s. E4 H- ~0 ]& a
13.进化开始:
/ D# [+ @' z( @14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
* j% Q$ \  ]' S1 }5 c! p15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
- o; h( B* S/ W( z0 ]& F16.计算新一代的平均适应度。
5 N* P6 T* ]6 D  k17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
  L! U. v" ^' [& E* V3 Z18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
& z. k# |( D+ O; }. p: g7 g19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。4 Z4 j; w6 d1 z9 d/ `
20.计算新一代的个体的适应度。6 p/ v, r6 t: m5 O& A' {5 g
21.找到最佳个体:
1 j, T* |# i4 ]7 N$ ~9 N0 E1 r22.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。
6 Z: l1 f1 I0 M( W9 V9 N* `7 ^5 M23.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。
; a+ I8 [4 ^1 R, h/ ~% x1 {0 X. B24.最差的个体会被替换成最好的个体，以保持种群的多样性。- ?% z, U: d" ~; t) ~1 w; P# A
25.记录进化过程:
/ F( d2 n& H2 `7 m3 W! u26.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。
0 B  `) B, I/ T4 {/ Y) d. I0 s" I. v5 ~, d0 ]7 d$ [  c" 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。7 q- t! y9 a% @$ M) w
7 Y: G, m1 G0 S1 O* ~% o/ _
1 \0 [7 B: ]) {/ F

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