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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:
) v- s1 B0 E0 ?2 O* L) \; R( m( C+ L4 Y- |1 ~* V6 _
3.绘制函数图:1 m, J8 [1 o9 f( P- k* l) O* v
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)。
- ]- j- l% Z7 f" A% M. \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)。
- q5 i' q4 N$ E. o; \6.定义遗传算法参数:$ D- A1 P% x: |8 q/ u$ h5 w/ y
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。
& Q: u( F" R$ u0 l, R- l, Z8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。' F% E( t6 X4 t
9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。3 ^+ Z# f7 l& ~! ~! n- t* s
10.优化过程:8 c/ Z$ _" m0 e" k
11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。3 C3 Q/ D; H6 a' L
12.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。
! r, K! Q+ Y, d/ l- _) J13.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。
! c! F+ Z1 E' X7 \2 u14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。1 F# ?/ \* Z( e) y
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。
% H7 z, ~( V% d5 P5 n6 Z16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
% [+ b+ a5 D$ P* y& k6 V17.绘制进化图:# z0 d9 |+ L. e- i1 g
18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。9 e3 _( N9 d& N$ ^
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。. b: x( w( \) Z6 J
20.输出最优解:
7 m! }& Q$ X' z" i21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
/ n8 |1 F# O8 |/ ~7 ]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。
. o( F6 j/ i' R4 h) k2 R# H
9 @! {2 z+ }2 E9 d5 b  p+ Z2 u3 u0 r  y6 f

* H! O$ v1 F2 }( i" K
: v/ _6 b: O% R! e) @

example2.m

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