谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）

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这段MATLAB代码实现了一个遗传算法来寻找函数的最小值。以下是代码的详细解释：

1.清除和初始化:
) e$ v; ]$ d; ]* m+ U2.clc, clear all, close all 用于清除命令窗口、清空工作空间和关闭所有图形窗口，以确保开始一个干净的工作环境。
3.绘制函数图:
) `2 S* c4 O, j$ b4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
$ `* Y/ z* `3 g. n5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
: [6 s8 {# G" P  N9 a6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
8 @8 n5 I9 T  a2 Z( W6 I. [2 D7.定义遗传算法参数:
8.定义了一系列遗传算法参数，包括个体数目 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、变量的二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
8 Z% G- n3 C2 F$ q" f10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
# d# a0 w& l; @- N% m8 z11.优化过程:
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
13.将二进制种群转化为实数值 (X)，计算每个个体的目标函数值。
14.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。
2 l/ G/ s8 y# w! _3 L15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
: G; M( F# z; `16.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。
6 N5 ^* r( g9 n& e3 r17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
18.绘制进化图:
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
21.输出最优解:
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找函数 sin(10*pi*X)/X 的最小值，其中 X 在给定范围内（[1, 2]）变化。遗传算法被用于寻找该函数的最小值，然后绘制了进化过程和最终的最优解。



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