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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:
5 B) m J, U1 S! \: T, o% D ^& V: V- E! I
1.清除和初始化:
: i+ M; y% `# i2.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。
, k8 m: Q7 Z$ I0 S3.绘制函数图:
' U6 m( M& i8 X( [4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
/ i8 j$ Q5 ]2 Q4 I5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
* J: s& S( i6 n6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。# d3 J# D6 q% k7 U0 a3 X8 |
7.定义遗传算法参数:
! w/ L$ C' [; Z; Z( Q2 Y3 R0 @. k8.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。( }* M7 Q7 {+ A, m& b) ]
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
7 T% G) Y9 r, |4 Y# T10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
% [ o# |# \, g; Q# C% H1 n11.优化过程:
' a8 p; F$ o& g* P, R, s% ]8 K12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。) E7 N! Y) Q" p6 [2 ]) t: _
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 L; L G7 C- A* z: `5 l& ^. ^, G14.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。
; F$ N& n* w5 G5 K15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。5 m' ?. W) p. {
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。* g$ V" E5 ]' A' `; l$ R7 d5 u
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。6 g- j. b2 y" U- A+ N0 l9 S
18.绘制进化图:
6 [; x5 t/ q1 _- X( [19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。; q/ D1 S5 o2 d/ Q! u
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
5 H7 H5 ^$ f) V: n8 E8 s+ x% g21.输出最优解:
9 e0 n! B4 z1 m: c( c5 M22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。% b" |" x8 o" o
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。& E4 x( A& M, y1 K8 U+ N7 ~. T
! E o, W5 p. R$ t
- _9 W3 w0 E, h5 I8 z- [
& Y* V; R5 o+ r0 T
+ o1 A6 t( x3 x% c& W- f- C |
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