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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 |正序浏览
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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:
+ L! p6 o2 w5 A* R% K1 ~( R# ^
6 ]: f. A8 {7 n9 G, {3.绘制函数图:
2 G" d4 a2 ~, G* _: G' Z; }! `0 Z& b4.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)。6 }* d" t+ g0 ?1 q
5.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 v/ q7 c  z# P/ Y, h
6.定义遗传算法参数:' V8 X  X) j" N0 S! Z
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。% {! h  U! k7 K3 B
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
; W4 z( T$ U& G& g! A9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。6 W% e0 I' y' }3 Y  P- b! C
10.优化过程:
' O! y2 o" e4 e8 t, O. t9 Q. E) i11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
% r/ e! Z9 ]; p. N6 U: U6 d12.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。
3 D# ]* p* [. L# ]. \: [+ A2 |13.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。
) O* j4 K8 i' t; _8 W' P/ `14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。+ K9 ]- ?1 O3 r+ t' l# o
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。
' F9 i, [9 z$ ^5 P7 ^: ?+ B' I16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
. ]! T* _9 I, a$ b, l17.绘制进化图:( E+ i" t4 {( q# t: p
18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。5 p1 D) `- x3 S. P, i' l
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。* {+ p% c! R0 Q% [0 {7 z
20.输出最优解:
# s1 L7 u" E. K' q( d8 s5 _% M7 o21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。: X" o- n) I2 T9 o9 K( @* N$ u
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。+ {4 C# W& p" ]- Y# u1 ~

; v% T* u9 h/ G' j5 T  W
4 L6 ]. r. [6 b8 l/ X# E/ k& M. v. d& ]0 \0 ?0 T$ e/ j. b4 ]

; P) Q" z$ j0 j( U+ \

example2.m

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