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[代码资源] 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法

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发表于 2023-10-20 18:04 |只看该作者 |倒序浏览
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y=-5*sin(x(1))*sin(x(2))*sin(x(3))*sin(x(4))*sin(x(5))-sin(5*x(1))*sin(5*x(2))*sin(5*x(3))*sin(5*x(4))*sin(5*x(5))+8
3 S( M0 s; d% H$ ^- i这是一个遗传算法的MATLAB代码,用于优化上面目标函数。下面是代码的详细解释:
* x( N/ t  {% k& F0 B3 h# B( v0 }2 j, X& w6 B
1.遗传算法参数:
( R' R4 @+ @5 K- r! ]7 c2.maxgen:进化代数,表示算法会执行多少代。
2 U! ^0 q8 ]  u+ K3.sizepop:种群规模,即每代中个体的数量。
, z$ Y1 {; F* X, O" G5 t' X& _% f4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。) X" a$ N/ \3 D1 y) _# ~
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
; d+ a3 U! I1 U8 K* e' T) ?6.lenchrom:变量字串长度,这里似乎指的是染色体的长度。
7 R+ }& t: g6 x7 n* a7.bound:变量范围,表示每个变量的范围。在这里,有五个变量,每个变量有一个范围。! z1 k& V/ n0 x* t
8.个体初始化:
4 c1 U/ K; R. A9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
8 q' n. c3 D" K) M- a" |3 ^, I: ?0 a10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
5 w9 x1 |, Y& {! z- n4 k11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
, s" Q$ M2 z1 U9 c6 f0 C( T12.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。: R6 ]% u7 n6 b9 r& u
13.进化开始:
8 W- T5 C1 c& |9 S4 q) j/ ?8 E$ I14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。! t" M' s+ v7 {+ `& y4 U0 l
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
$ P$ `6 [. T8 w6 U6 C16.计算新一代的平均适应度。' f3 b1 E; |9 k) K
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
+ ^* f% b  k5 W6 H2 Z18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
% h3 ]$ V7 @! o2 O19.计算新一代的个体的适应度。# \+ V' Y. T3 e* `6 N3 S9 a9 p
20.找到最佳个体:. x9 y% Z. S7 _" f) w7 U
21.找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。+ x: G0 R' B% m' @# H
22.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。% S6 K* {& `* b4 z$ U  E- q& C! i
23.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
7 \" Y8 M( Z; r* Y/ L24.记录进化过程:, b, F8 V% K( H% `# _
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
, w2 A  Q( N& O# @3 `* j4 C& r; W26.结果显示:
+ P- k# z4 u8 ~, O27.创建一个新的图形窗口。
1 X8 y9 h- r! a/ g3 }6 ~- @28.代码未提供关于如何绘制图形和展示最终结果的部分。通常,可以使用 plot 函数来绘制进化过程中的平均适应度和最佳适应度,以及显示最终的最优解。$ A. [6 Z7 U5 D2 ~

* ?: v4 E0 V0 o# e! n5 P* Y3 \. [+ Y

5 V/ s$ m6 H: r* j6 h3 B. M7 m

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