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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;* y9 x# q! ^* L4 J% X
这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：+ R3 W8 B7 l6 i, F

' Q8 [: \3 ^* A2 w; I/ U3 K1.遗传算法参数:* j% O7 ^0 P2 m$ S# ~3 m
2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。% R# @5 _+ B  G4 Y8 X. ?. W
3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。
% ~- _, y7 M2 K3 ^+ h# e) |4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
- S; u: U& g4 a: y. A1 Y/ ^5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。; e7 ]' h/ b, B
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。
; P! R$ N8 U0 n# t7.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。
1 Y- e3 ?# c% L$ ?! {8.个体初始化:
5 i, ~- _- n- L/ i  d& N" _9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
0 u& p2 h5 U# D3 K/ v10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
: G  x& A% M6 Y0 k11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。3 I3 S5 O. Q, S4 k; Q
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。0 f4 B6 `" i0 l6 C
13.进化开始:% Z( S/ ~, u. M0 t, N) l
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。( y% A0 M3 y- t
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
: w+ Q+ S) x5 t" i16.计算新一代的平均适应度。2 A: u, H: r% O- a# t) U
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。9 o7 e9 t" Z1 j: h$ H( g
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。  L, `8 b, o) d4 K0 G/ L# J" Z
19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。' {% U. {0 W/ H! b) `/ h2 }
20.计算新一代的个体的适应度。
. B, a( K% A7 g5 i1 A8 W21.找到最佳个体:: m2 Q+ J; u$ Z- v% q: Z2 l
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。8 A- E4 o" O5 n( F; {8 @' n( f. 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。
. x) T: \9 T$ E" M24.最差的个体会被替换成最好的个体，以保持种群的多样性。" m# |: t3 {9 I2 E" t* X$ C
25.记录进化过程:6 @1 D$ h+ ^3 s3 J' 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。
5 _' N0 u  u' N) `# _4 U$ B" I9 Y% F8 a& L6 H' b1 x
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。, E7 ?. ]5 C6 g2 ?# D, S$ S

% r4 ~0 \8 w1 i; s
1 Q1 Q. l0 f4 U9 c4 _" S% K* B

案例2非线性.rar

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