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[代码资源] 基于遗传算法的非线性函数寻优算法(二)

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发表于 2023-10-20 19:42 |只看该作者 |倒序浏览
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y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;  w& q+ d) \! I6 ]( r
这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:5 }8 H" ~5 Z+ C1 s6 d
4 I4 b/ I' q) A( R  _2 A% c
1.遗传算法参数:; c3 T0 q. U. G/ t+ d4 Z
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。1 q4 ^# u8 j- M+ }) |
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。$ f/ B& m' P8 u9 W0 M4 @" J, y+ v
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。9 c  F6 L0 Y8 X9 `
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
# \, O+ M0 a9 t- E! ~6.lenchrom:变量字串长度,这里似乎指的是染色体的长度,每个染色体有两个部分。
: B* j: |) C/ m5 B$ T8 k. t7.bound:变量范围,表示每个变量的范围。在这里,有两个变量,每个变量有一个范围,例如,第一个变量的范围是-5到5,第二个变量的范围也是-5到5。
+ E4 f7 w" m9 E. @' ?. ]: t8.个体初始化:, p( r$ R5 M# z0 o& h0 g4 t3 P
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。4 H: o4 F- ^5 |' |; U* k$ {
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。. P* i4 B( r+ V. x$ G
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
* {$ Q! ~4 n# v& E: ^# j- r12.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。0 J: d1 y$ d8 i
13.进化开始:) z# Q' c7 F' C/ G- M2 f( n, n
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。* |, C+ |! X* f  u
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
6 @2 e! W4 l- `& z2 p) X4 H16.计算新一代的平均适应度。4 y. V3 _6 N1 i' ~$ P4 M
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。' d3 N& o# t/ ^0 c& d* K4 E
18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。& B  F- C" G! `# x6 P- o
19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。& j# C8 o5 E+ f* p6 J
20.计算新一代的个体的适应度。3 B/ X. ?4 m& H# `  g7 Q( q6 c
21.找到最佳个体:. t7 [) ^! H8 G7 ]. K5 D
22.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。) o2 p" `4 M! @0 i
23.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。! u4 E& S( i1 u. x1 \
24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
* e8 X( b6 Y$ S' A3 C" h3 j& R+ S25.记录进化过程:. J4 ~# ?1 \6 Q7 r$ t7 T- }' Z
26.使用 trace 数组记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。, H- j# [" N% k3 y4 ^5 s. X
" O/ k" d0 Z3 @/ w# A/ \# k2 ?9 e! ?% A
请注意,代码中的 fun 函数和 Select、Cross、Mutation 以及 nonlinear 函数未提供,它们应该是根据具体问题定义的函数。此代码是一个遗传算法的框架,需要根据特定问题来定义适应度函数和其他操作。* S0 e& i& c; F& L( k

4 K1 v  J/ t9 M, Q
5 \4 B- c$ h! D& a6 M

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