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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;
0 @& ]  @+ s. O( S" ~) P0 h- m+ X这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:, e3 W% S$ X+ n- [% Q9 f6 {
! s/ f/ a# z  L: r' l( N
1.遗传算法参数:5 c( ^3 O! Z5 s  e6 E
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。2 d7 h* ^' e/ r! g0 {
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。
0 G/ E2 N; |, s* j7 g& ]4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。
. c* E' N) v* I: k5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。6 [6 z5 L* R+ g# B; f; l, x6 W
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。" S2 Z) y8 n' g3 e5 W
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。
6 S, l2 `& R& I4 W; n8.个体初始化:
! X4 h* K  Y* x; b" R- z9 f9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。  Y/ j/ E% w! x+ u& ]' C4 v; \
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。% e( g+ r8 {9 U, {* ?/ p$ I
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。$ y" E! i% s& r$ o
12.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。2 f  E' H7 u( ]% x2 E; K0 T
13.进化开始:  u2 W7 b3 _5 ^& S1 s( B
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。
9 T  n8 ^; q; }9 K  ~* E3 S% ^; R. Y15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。. Q6 x# ~' x4 D! o) i3 M
16.计算新一代的平均适应度。
! K8 L" W5 z5 o) O' g" H' |17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。6 I( O0 P  K. m
18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。" Y) H* o1 X0 u% ^+ X4 a
19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。
7 C; V  o+ S$ g0 }+ T20.计算新一代的个体的适应度。. z5 A- X/ M6 R) k# w& P; h
21.找到最佳个体:
) c# t+ H, W7 A! O* ?  V2 E22.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。
6 G, f& r! e2 ]; K/ ^# m0 d23.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。
6 s2 k9 x  E" g; S+ U24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。/ S; Z5 Z* [& S# U
25.记录进化过程:
, ?6 X* Y1 m# x- 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。
" {+ d6 @0 r6 E/ g$ m: D
9 K0 g% @8 }5 O& [& P) k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。- ~! t0 B8 L0 f- N: }, _

8 P0 }+ C6 {' E6 q- J: O8 Z, K) n& l( M1 Z$ ^5 Y* k) m

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