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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

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发表于 2023-10-20 17:31 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:) h: O% F% ~3 T2 N

0 L% n) h5 V+ }% `$ O3.绘制函数图:
! G8 }) n9 t3 l' m  p# L; @* ?4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。1 o- E- J4 V5 f. q! q7 W% F4 b5 Z
5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。% P1 g' N6 A: c& _; }* O/ C
6.定义遗传算法参数:$ y4 s$ t6 E" u  ]3 q' y, P* K1 V
7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
7 M" `: M* |% z8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。+ N9 O1 u( ^/ w' H+ D/ e
9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
% D5 v% U3 A( n2 t! X6 z10.优化过程:9 y4 ?- A. K* W& n5 j6 W5 a, G
11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
; n, D3 G: b4 M( O! T6 R12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。, U5 T5 {# E# O. U5 A. j0 v
13.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。
1 H: w! m9 j0 }' k14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。$ W* `" Y& K, Z
15.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。. d# b' U/ W# Z; U# q& }5 ?
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
  o: W1 T& A2 t: ~17.绘制进化图:
0 y: E8 a( H. g# j18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。$ t  B/ Y( Q# W- k; d2 A6 @
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。$ L" r  ^% V9 ^) X5 e
20.输出最优解:
' e" \9 F' E' Q* w8 @/ v. N! _21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
" c9 n4 d  ~  J& O: ?3 c7 r这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。
1 F, |. L6 C' w" h, w! d) o0 M+ Y  W6 R! x1 ~) J8 Q6 \% r

  I2 U, j; f9 {+ q1 D& Z9 J$ J: i+ ?" ]8 j1 ^

9 M( g( |  |* q0 T' J1 t! }$ \  P) ^

example2.m

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