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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:( C9 {  t1 R6 s, N% X4 S* Q  q- W2 v

( \8 D6 L( ~4 R1.清除和初始化:# W3 m3 u, {! i9 N7 i
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。
  v# |" `0 }  ]# b8 o# x7 X; [' A3.绘制函数图:6 x4 n) N. B0 X3 N
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。: O% ?+ C/ X% U' A% R/ h: k6 y
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。' [6 z* A  O+ D; C# }/ w
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
& K% S. O* e& C7 [# b  k7.定义遗传算法参数:
" c$ p% r$ S; Z$ [' `& J8.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。8 C% z8 h7 p, _7 F$ o
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
) |  q; d5 s, N! g10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。8 I- a: e7 E4 o$ z& J+ c6 x3 J
11.优化过程:5 g! o4 ~! ?4 s; v, r
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。5 C: }/ b8 V8 T1 x* Y
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。
* r  q5 O0 H5 F: h( j14.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。
# e0 Y0 J' i; r/ ~1 k9 l$ }15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。$ r( k2 h- l3 o! N( A+ T0 X! c9 L
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 ]5 q- g; w* E( V7 s( ^
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。) ~9 t9 I) |/ F4 X; T4 s$ `
18.绘制进化图:8 \0 \- ]9 c: y/ F+ G) c* o* E
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
7 a3 n( q5 ?; k: j2 `9 g/ J* \20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。( ?* a' h" m$ H: h  y' A
21.输出最优解:
( d2 t8 _: w* }' Q22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。6 ?; U7 E/ X9 }2 L; I
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。! `) G* [% y7 W0 m7 S

& L/ w4 T1 J' m  z- T, H
4 ~5 G  d/ [$ j1 i) K
  n" v3 h% }6 q
1 ?8 K# s  d& i! D

example1.m

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