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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

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发表于 2023-10-20 17:31 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:
& m# u# o: v/ c( N) n$ p! X( b: @: [7 n
3.绘制函数图:4 {7 x' e: s8 @0 _: c
4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。
" E( Z9 q! ~9 a0 e! {5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。( y) T' v; ~3 H0 k5 T
6.定义遗传算法参数:) b# z$ f: i$ \- s
7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。6 i, R, z  R1 h, p) ^
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
4 G% K9 c& t$ J/ E  o# a# Z1 K9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
% P7 P; ]9 Q& m# {10.优化过程:
  j' Z2 k$ w2 @0 F, ^5 O, Q5 C11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。  V" |* G( S, F3 @: _6 H8 W
12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。5 A% ?8 @* B+ G; p+ G
13.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。% S( Y. U# Z$ a
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
" E$ [0 R5 @* X% t' e3 M( B7 T15.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。! }8 {. B6 ^7 O1 u# n# _4 _
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
% _' T2 |2 b3 r* y: @6 x17.绘制进化图:
2 \5 G) I, b1 z' I9 l' V4 e7 g; V18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。, m. |3 k( @6 b/ h
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
# Z3 d6 ^; k; R0 V20.输出最优解:. E) K) ~" J& w7 g+ h
21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。) x/ N- {# a! }5 `% I
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。; B) A: U! F# B
% C, x  Q! h. X/ b$ s
+ k- h6 w$ n1 q. Q4 C8 E
9 Z) J9 s% X/ l! n
+ w* E  `1 i' c- j! g7 K0 a

example2.m

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