[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：

3.绘制函数图:
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)。
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)。
6.定义遗传算法参数:
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。
8.FieldD 是一个区域描述器，指定了种群的搜索范围。
9.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
10.优化过程:
11.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
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。
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。
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
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。
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
17.绘制进化图:
18.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
19.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
20.输出最优解:
21.计算并输出最终的最优解值，包括 X、Y 和 Z。
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。