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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:- l0 I  e. @* K

5 u0 C$ t0 e' f' E" ^- H4 H0 x* l1.清除和初始化:
9 Q6 v4 U4 A+ `# ?# N2.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。& E5 h2 H6 _5 W- v5 |$ w% f) _
3.绘制函数图:. m  G! i2 }5 _& G
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
. W8 |+ a0 `& {# i  }$ G5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。8 [1 o$ S+ \1 x1 c9 a1 i4 A, l
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。3 x  B5 o2 q1 Z& V' I, W: k3 p
7.定义遗传算法参数:
! m3 G/ V) f: O8.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。
. c4 r9 a* E& c0 c, Q- N3 V7 H9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
9 ]6 Y5 I, \; ^( p! q, {10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
; ^0 U* V- J4 Z! q11.优化过程:
, Z- {2 `* b6 W" J12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。. I4 R  _* T) s- H8 a& S3 I# h
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。
) r0 ?" _4 @; I14.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 h$ j; [* T
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。+ S; n0 L7 \& ?% Q: e
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。
8 }( x- |5 d) K4 h" M9 n+ c17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
; \1 S' N0 h/ V5 {/ J- W18.绘制进化图:: o  \. g8 ?- q/ U
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
8 E3 V3 L/ W& J# C8 n0 z20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。3 o; B) m9 c" g8 y9 S
21.输出最优解:: M) x1 B: R$ _+ ^) M
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
8 q9 Y1 T* ]$ w- U  X* |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。5 E2 x& P9 Q" y: D, J
* {$ ]* @+ [- {4 E; K
- A9 V3 @  n2 E2 d0 @- ]  t( |' v
: x9 }$ w. x6 D4 S, S" J

0 W: {" K/ f6 ]0 X9 Y9 U! G

example1.m

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