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这段MATLAB代码实现了一个遗传算法来寻找函数的最小值。以下是代码的详细解释: t* ^2 i9 x0 z
4 |" i8 j' v2 {5 Q' F7 Z
1.清除和初始化:8 ^# k) d8 w& G
2.clc, clear all, close all 用于清除命令窗口、清空工作空间和关闭所有图形窗口,以确保开始一个干净的工作环境。
5 c' d$ M) b0 l" K8 b3.绘制函数图:1 L3 P6 b4 S3 B
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。! U" O3 ^. h! u5 f9 y
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。0 Y t' F1 l& A
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
^0 h% X6 ]5 r. f& `# T/ j& U0 }& M7.定义遗传算法参数:2 w8 ~% |' C& O: z3 w& j
8.定义了一系列遗传算法参数,包括个体数目 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、变量的二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。( s+ }/ i+ n( v# ` ?
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。- ? u1 N1 M7 E; p
10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。; _% z8 ]0 `, d2 V0 p4 S
11.优化过程:. P/ J9 x* m# d) F, {4 H+ @4 B& ^
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。+ G }2 p* S3 }8 s
13.将二进制种群转化为实数值 (X),计算每个个体的目标函数值。
0 T @5 Y4 Y) P14.使用适应度函数对个体进行排序,并选择适应度高的个体作为父代。
- M0 k0 i3 f5 Y; N0 r7 @15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
% Z( Y5 U% i5 R. P16.计算子代的目标函数值,然后使用 reins 函数将子代与父代组合,生成新的种群。# W: H5 P$ f* ~& c" }9 d# p
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。8 J I5 r6 \3 w3 M6 o5 U
18.绘制进化图:, u4 l1 U2 c3 h2 h: P4 W; [
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
x( Y$ M9 `+ T- Z20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。7 K% ?1 R& V8 Z2 n7 M$ {1 A
21.输出最优解:; V4 G% ?* {2 N b
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。7 D$ Y7 J* y+ a6 }
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找函数 sin(10*pi*X)/X 的最小值,其中 X 在给定范围内([1, 2])变化。遗传算法被用于寻找该函数的最小值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。
7 {9 p# f+ \7 z3 ^3 s( \1 e3 |( O. k4 ~$ M4 b
! u( z: p7 D# u- s+ T8 {. O: l( s/ v) P3 G& W( e! S
+ E0 [4 f& h7 G |
zan
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