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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 o5 c/ G. F+ n, X( `
9 Y! r4 |* l0 v- F. w
1.清除和初始化:9 M" J8 m6 D) B
2.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。8 G8 V7 {. {- F# G' s
3.绘制函数图:
/ v/ X* _6 ~: c6 y5 m; K4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。3 v7 V/ e6 w. b% L. A% D
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
. D2 Z# ?: c8 {- F4 f* l6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
3 n: H# N5 a( y$ P. N7.定义遗传算法参数:/ k: a: ]( k- Y3 V1 ~3 c
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。) Y+ u% q4 L1 w6 G s
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
6 m/ |( a+ D0 ]3 c" n( X10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
5 @- _' L; t/ W/ P5 h8 r2 P11.优化过程:
) c+ ^3 B, p7 \" U12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。3 l4 {0 @6 C4 H7 I
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。4 a: a& M( m6 r; _/ \
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。" S' ]: V/ H9 I3 n4 Y4 Z8 u& a
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。9 T/ J6 \. Y: v& P6 ]' e/ L
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。$ p! }; j) i8 X7 W9 `
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
/ R% B' J! ~" \3 X# ~# o( _: J- ~18.绘制进化图:1 ^& }1 F) a9 j6 l8 d! g% T
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。- t* W+ v6 w7 h9 ?5 R) l
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。+ A+ i, r n: W. D
21.输出最优解:
1 R) \- J/ a$ N6 ^9 K/ ^22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。* ? y6 J2 a. ~: D) a0 N/ q
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。5 L$ `& V' ^$ s, A9 `. z, c
5 \$ x8 T: k! r" m/ ~6 \0 l
( }$ r; m+ }$ k7 [+ V5 m& _
c# F. |0 f/ q: @7 K [
: n7 v9 v. ]* C; z" J6 Y |
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