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y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
9 @0 A, ]6 ~* ]! p$ Z2 P" M这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:
1 o4 g. W l$ D$ _9 v) G m
& H7 C7 I- U9 q, t1.遗传算法参数:
/ E; [" p0 l2 w2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。* X6 M1 E: ]4 o. E2 k4 q' E
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。* m; w& \% H& ?! l- F/ \5 B) A- ~
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。
) |% Z) _8 Y$ n9 q! @5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
- h4 U7 O# O9 D4 J6.lenchrom:变量字串长度,这里似乎指的是染色体的长度,每个染色体有两个部分。
* v Z4 j' ^, s7.bound:变量范围,表示每个变量的范围。在这里,有两个变量,每个变量有一个范围,例如,第一个变量的范围是-5到5,第二个变量的范围也是-5到5。
) Q' q! c4 u! q6 } s5 c- M8 ~8.个体初始化:8 F0 z8 e# j8 \
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
- g+ W3 n& `% s! w0 H0 ?10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。+ U& Q+ z- F: }9 G
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。1 ^0 L+ {5 g$ i+ Q; o/ \
12.通过循环随机初始化种群中的个体,计算每个个体的适应度。1 d- E* A4 P# ]$ g9 V
13.进化开始:
) ~0 s! @3 q0 N1 m* h14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。8 g4 v2 a, ~7 A. y
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。/ y7 l+ u \, X, ]5 N
16.计算新一代的平均适应度。
( @( l5 \$ a/ H17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
1 M- \ `7 N4 b18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
u% ?0 \, D5 U& B19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。/ `, w, ~2 p9 |+ X @
20.计算新一代的个体的适应度。' b* P, y( J' F6 y# |) `- l7 W
21.找到最佳个体:
8 r K( p; c q9 K( q# n22.到新一代中适应度最小的个体(即适应度最好的个体)和最大的个体。" W$ A5 [8 n* S+ z/ x
23.如果新一代中出现了比之前代中更好的个体(适应度更小),则将最好的个体更新为这个新的个体。
; A% b- X# X4 X* u0 a7 ]8 i24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
4 h+ O) N4 K( s! a25.记录进化过程:9 t; f A' O# O6 V L& W; a
26.使用 trace 数组记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
+ }: s) C( Z9 T
6 m# a$ D/ _2 @# F/ H请注意,代码中的 fun 函数和 Select、Cross、Mutation 以及 nonlinear 函数未提供,它们应该是根据具体问题定义的函数。此代码是一个遗传算法的框架,需要根据特定问题来定义适应度函数和其他操作。& q! X8 F) B* {- b8 I" {4 t4 D
# N7 s8 q$ g) k* l$ N. g( a' u' H: @ T3 i/ Z7 T
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zan
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