谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

2744557306

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：

3.绘制函数图:
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)。
: T" H! t4 v0 v) ]1 v5.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)。
6.定义遗传算法参数:
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。
" f+ X. B9 k4 z& m8 X' x8.FieldD 是一个区域描述器，指定了种群的搜索范围。
9.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
10.优化过程:
! T4 {/ p" Q) V6 I" N# |11.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
$ I+ M! h; Z$ x3 a. ?6 \7 g12.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。
7 b1 ^8 w' ~' h$ d4 N+ D13.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。
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
15.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。
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
17.绘制进化图:
) Q" B, C6 L5 D18.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
19.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
2 |+ j7 G$ I* v, l6 V$ G  X. T20.输出最优解:
: t; x) p! P& m  G# y- j7 Z- x6 U21.计算并输出最终的最优解值，包括 X、Y 和 Z。
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。


6 y$ ]6 m" g; A0 g5 C9 k5 ?5 r