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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 b$ l; B1 F( t
2 {+ d" g' k$ H" t  f9 b: [! x* I
1.清除和初始化:2 O4 m$ P1 R" W- c) y( A5 k/ v8 @# [
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。
  b) p0 }9 Z8 g3 [, m) B3.绘制函数图:& T" ^! N3 J# L' Z
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
$ Q. O  L% B5 o; N5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
2 o4 \) W8 `. K( |, z! n. R6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
: K& |" J( P) @$ o9 r7.定义遗传算法参数:2 g0 f" h. V: s$ Y
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。
# f; n7 H, A  P- b( s& Y9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
6 z8 L- B6 o+ A0 J10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
, q. r; ?  W" s3 m5 S11.优化过程:
3 R9 e( s& B. X& \. b: G12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
" t% H- I7 K9 `3 I13.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。
: S9 f+ G+ H/ g14.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。3 v" l7 j2 i+ v1 O# {0 Y
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。. A9 D8 U& z) x
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。1 a( h; F  N6 f4 N* Z) e0 X$ D/ d
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。! j" X$ e3 c; c3 M4 B" C, N
18.绘制进化图:& G5 K. t- V! q/ E5 R! B. B6 l/ P
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。! u4 K) u1 B2 A% G
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。1 }4 z5 E- {4 y2 r  q, b9 t
21.输出最优解:
  h4 A- u  d6 n" w+ A) b22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
2 g- R% G+ A# r6 f3 B7 |6 `! S; o$ ]7 a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。
& n$ ?# ^+ O5 R( ?+ v! ^- B0 \7 h7 R" e' `+ L

: t8 r1 Q& L6 k7 B& p0 E! ~
' Z5 {8 ?! s  X  r% A, b" d6 ^# k5 a( \

example1.m

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