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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;9 Y7 e' N! [! w! m% x2 o2 A
这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:2 o/ }$ B& E6 X) [' _

/ `( w% ?9 D: @. @% e1.遗传算法参数:
+ L$ V  C' i5 y2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。
; {( A; k" n. E+ q. r* C& J* v2 M3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。
- s- [$ c# l, g5 @: S# X4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。
/ i  v2 b& m% r; E& O: A5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
; A, q* C( X& ]( b6.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。- A4 E0 `& Q- L* w0 x# ^
7.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。  f9 E9 L' e$ s, C+ }, @
8.个体初始化:. x( p  s- d$ l* ]5 ~: W
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
4 R0 ?- ^: c# I: T6 t10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。' j0 W$ C* `5 |6 c' C; r, j
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
( U+ j) q, x( e: t, l12.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。1 j' d$ ~8 m: z4 ]0 g
13.进化开始:1 z7 L% W  W! B( @3 D7 ]
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。# V$ w% }* R1 A+ l3 \8 z
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
8 d! w0 t, M: Z# `16.计算新一代的平均适应度。3 e9 ?+ Q: O- p4 O1 G/ ?( L5 {7 n: c
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。; ]. y8 e  k4 u( R! O$ n* }& k
18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。8 e  H# R; ?# Y* S
19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。
3 [: @3 z- ]+ p20.计算新一代的个体的适应度。
$ D& {- W- q* F4 m4 W21.找到最佳个体:- j& D* ]2 x7 j! k5 @& j) C  ?
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。
% y2 n4 M- J2 X2 a* W/ B/ @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。
- E$ f, T0 Q! f. Z- Z: R24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。  T5 j' N' p+ e3 S( N* y9 v
25.记录进化过程:
6 j+ g. R& R$ D. L2 L26.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。
  [/ v7 L* n$ K7 n
- n8 f" B  I; W; F8 u6 Y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。+ |/ y" s7 J' ~+ p  Y

' A$ {: j/ t+ f' O* _8 [& b# v' y6 S% |* G6 `

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