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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:
$ ~" h8 f- P( A+ A. ?4 U: c' X3 {. N$ l% s% S+ |
1.清除和初始化:, g6 E. }+ r; O: n: K
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。
' T( L. Q9 X) S# S! G* v3.绘制函数图:
6 L. N& Q% @# w, ?4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
: b6 d- p8 e) a5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
& S! D/ {" v: E7 H# b, F' E" B6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
, M" |2 V. \; K2 m6 A! ], x6 }7.定义遗传算法参数:6 `8 z6 B$ M) c v! q1 {% d0 L
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。5 P( J+ }7 J1 j; g R$ d9 m7 j
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。# j: s+ F% X, S* \
10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。5 e! U# I0 k- S2 @2 @
11.优化过程:: n& @8 u4 C3 z" Q! _
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
& @3 j$ A. [% W8 w13.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 S( E d* Q2 c
14.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。
U6 H! I) P; z( g+ \15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。, S! ] O q. R
16.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。0 R$ v8 Z: D1 j; O7 F& H" k
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。 l' {& |; J8 k9 ?( c1 y$ n" b
18.绘制进化图:$ j+ I) t, A$ v# }2 l
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。4 c2 B4 C- t7 c h( L! d
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
7 Q1 o4 I4 s% J! ^( F21.输出最优解:4 K$ S2 J' {/ P, Q2 E# u: ?
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
/ E3 ?$ U! {, R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。
, r3 ` ^6 _1 N* |& d8 ~7 F% W( u/ h5 G- _* r
7 J2 t: j1 \( J5 y% U2 t: ^
& N( S( m# j3 ]2 o
& P/ a9 g2 J5 ~9 J7 I1 [
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