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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:1 s9 @+ Z4 h  r
; x* Y9 M8 r# a4 {" ~! j
1.清除和初始化:  N  U& o; r# 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。' |& w' q( @5 ]3 J$ a2 X) T. ^
3.绘制函数图:
) J; t" T% ?" i7 g4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
2 m' l- X+ a& o+ L& {9 h& U8 n5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。9 A: T  f( d4 c2 g5 [' _
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。0 Z6 f  ]# M! J
7.定义遗传算法参数:
' V, i& k9 p/ s  \; n  E* ~2 R8.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 c: |% L( Z2 k2 c' x3 x# m1 M
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
* r! q8 [! c: C9 L* w/ Z/ n10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。1 y, U( N( P( Q. ^
11.优化过程:& Y3 z; v, Y# w$ i
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。9 F3 v/ [1 w8 p- h, @4 s
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。
: t9 A' ~: Q0 x! Q# }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。4 W( Z4 x% z# x) L
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
0 j4 l" t4 n4 i0 k' E- u16.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。
, U5 f" c& U6 b. ~7 s- x+ _17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。! v9 s8 @/ J0 v( T; ~  ^
18.绘制进化图:
  v& s0 V/ Z0 f* n; k1 \( y19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
, L/ m, c; c) R, O( |3 g: [: u( O20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
  A1 H. N8 P9 a, l5 G21.输出最优解:! p5 M9 Q( c- s
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。* E  R4 Z) U/ {, H& |3 }; k
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 b7 d" \( n4 y6 \& z; U
$ \$ `/ X2 [; Q; W8 b

1 ~  ^6 g: X: \' g, R/ p
+ N  }: |; ^+ s' q7 \# j0 J: o& x: N9 d8 }, S% I# a/ p

example1.m

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