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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:% A) A, C( p4 @) V' L1 ^  O8 Y. e

# V4 l$ j4 U* U6 r, Y0 w9 \3.绘制函数图:8 B* z; j2 q3 s# S% a
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)。
$ K9 h& I# U2 ^5 J% Q4 k( H5.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)。5 z' e! c5 b0 S
6.定义遗传算法参数:
6 }" Z4 P& k8 t1 R8 ^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。
  n7 D' h# r8 b  A8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
& M) V5 Z  \# P: k3 J9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
  M3 D0 l! v% x: V' l, K6 M/ n10.优化过程:
; }  c' r0 ]' w- {0 P& c2 P11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。+ b% _1 F2 c( N
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。
* ]8 q3 O, l) I13.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。3 W* g8 Y' n" @  p, ?
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。: F6 f1 Z( `, \9 Z  g5 h
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。( u* ?, ~! P) d8 Z
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。# _2 B, L( x2 a, \* b" o6 r8 Z
17.绘制进化图:
$ H: [0 v( K* \18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
8 y+ U; P- [; a* D! ?% b19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
$ B3 I3 \3 v) H- h6 m20.输出最优解:) I" y4 w1 K; E% G8 [4 K
21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
  Z/ {/ a+ z! O* N, B; u  k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。5 D6 I* p0 L4 ^) |

- L& X+ `- S. E  `; X  v% r7 M  O4 y# s* N! ^. _' k( ^8 |
/ t  m' k$ ?1 X& @# a+ k  I

& k: r8 r# s- |* e, V+ ^: j

example2.m

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