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[代码资源] 基于神经网络遗传算法的系统极值寻优

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发表于 2023-10-16 09:33 |只看该作者 |正序浏览
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这是一个MATLAB代码示例,用于执行遗传算法(Genetic Algorithm,GA)以进行参数优化和适应度最大化。以下是代码的逐行解释:! }) o- [1 l" X. P4 Q8 Y
1.首先,设置了遗传算法的一些参数:
6 ~& }4 b; f1 D/ y5 \2.maxgen:进化代数,即迭代次数。
6 s' ?, N8 N+ k: N* L- R- p; ?: O' A3.sizepop:种群规模,即每一代中包含的个体数量。% w9 _, [/ y$ k( i( u
4.pcross:交叉概率,用于控制遗传算法中交叉操作的概率。* V, A5 P3 q; D
5.pmutation:变异概率,用于控制遗传算法中变异操作的概率。
+ n! X& r# q8 a7 R6.lenchrom:每个染色体中编码的变量的长度,这里设置为 [1 1],表示每个染色体编码了两个变量。
- p  q6 a# R  G7.bound:编码的变量的数据范围,这里设置为 [-5 5; -5 5],表示两个变量的范围都在 -5 到 5 之间。& @0 \8 r$ l% ]7 h, J0 x& ?6 B
8.创建一个结构体 individuals 来存储种群信息。每个个体包括适应度值 fitness 和染色体编码 chrom。
/ e6 e, Y5 ?5 E9.初始化数组 avgfitness、bestfitness 和 bestchrom,分别用于记录每一代种群的平均适应度、最佳适应度和对应的染色体。5 Z8 N( ~0 ?0 ^4 ?) ]# H0 a' B
10.初始化种群并计算适应度值:7 k( K( ^& q9 J; {
11.使用 Code 函数生成随机的染色体编码。/ r3 H5 [( ~7 U1 \+ s0 e
12.计算每个染色体的适应度值,并存储在 individuals.fitness 中。3 x, U: {) j9 B
13.找到种群中适应度最高的染色体,记录其适应度值和染色体。6 K+ Y7 n( w7 p' J* T0 h/ ^
14.初始化 trace 数组,用于记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。( P/ q  t1 q1 L: p$ c9 f) ^  X
15.开始迭代寻优(遗传算法主循环):
1 I/ x2 O4 q, B2 @16.在每一代中,先进行选择(Select 函数),以根据适应度值选择个体。
; E  ], S" E8 `6 W7 i; C% s0 Q17.计算平均适应度,并根据 pcross 和 pmutation 控制交叉和变异操作。4 h" Z: {0 ^' O, C- {( t* W
18.计算新一代种群的适应度值,并找到新一代中适应度最好的染色体。
  r% k! e# u/ W" H19.更新最好的染色体,以确保它在新一代中仍然存在。! P$ B: w+ n# d! v8 L
20.记录新一代的平均适应度和最佳适应度到 trace 数组。  P2 ~+ T& c5 v$ w& c2 R9 q* R
21.进化结束后,绘制适应度曲线以可视化遗传算法的性能。这里使用 plot 函数。. h! U2 z1 Y, d7 W3 H( O
具体代码在附件中,# t7 f' H5 J4 G* }
* ]0 q: c7 C' P! p5 J2 [3 Z

/ R- O$ h4 h" @  }' q: S8 `% Q/ l7 L0 E4 Z+ A4 d+ D; G
5 V" ^) p2 D, T+ e* J/ I2 A0 @

chapter4.rar

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