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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(二)

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发表于 2023-10-20 17:39 |只看该作者 |倒序浏览
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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:
( @5 T$ `5 `, e3 n0 F* u% ?+ ^$ Z# s) z! ]+ e
1.清除和初始化:8 ^' T7 f8 H/ G. W
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。
- I1 D4 m8 X4 G/ u, }) u! s1 |, ~3.绘制函数图:
) F( z; r# I, z. E2 S$ ]3 p4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。/ _9 d4 s* `& c7 B$ y, z- L
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
6 z5 u' z7 W& z& x8 K! w1 t6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
- `: G1 k' N+ d0 p7.定义遗传算法参数:; ^, _5 }  y* l* `* t! ]
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。
' e5 W3 d# M& G! ]0 P9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
) H' i( }- q7 k) W10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。5 I* v( ~$ _9 s2 g7 Z) ~& s  O
11.优化过程:
1 U7 b: G, p4 ?12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。+ ~: }; Q/ ]  M" S4 |* U9 {+ @
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。
: w& T, G: @1 L' X( i8 y14.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。
8 B% Z  n4 `& [0 Z9 p: U) `15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
; M8 @* i" l5 Z: ]2 P+ l16.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。
5 M) L+ ]& Y2 f- Y( o* g; o17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
$ P2 E( j5 y4 ~' s18.绘制进化图:
# Y* U# Z& U1 e  N) W19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。# I: {- b5 t( N3 K
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。6 P; L3 Y) Q/ ~7 g" E
21.输出最优解:
9 _' Y9 t) }3 ~% x! p& ^22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
$ C+ H/ C' D# Y5 p9 k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。
; O" V7 F  ~$ S2 V3 U) t' V# |% Q
1 s- j7 S: g3 j' D; l; Q

% h1 z" N7 R: x: E
! Y- o* Y8 d% [2 u) ^

example1.m

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