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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:+ D0 X7 |% u- m3 }: o. D
5 Z( R4 n/ U7 {' _8 u, v
3.绘制函数图:4 S0 Q" u* ]+ }
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)。
- N# u7 O0 H* Y1 n, [4 U' p5.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)。7 d" q0 {& l; f4 R( R$ O
6.定义遗传算法参数:& n& q7 E5 n8 \  N3 a; 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。
+ `$ X* x& ?- J1 G( w8 Z8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。3 z7 m$ n& C7 ?/ S
9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。2 x* k0 O' \: @  ~8 M
10.优化过程:$ [6 Z, R3 o3 U  |6 u( A# o) Q0 \
11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。# M4 r$ z4 ?* w4 `0 p6 ~$ a
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。
/ f- H9 r; |8 Y- B13.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。! K% d0 f( m( n7 ?6 i
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
8 _7 J  \+ ?1 C  s5 s+ _3 ~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。* z/ V: q4 @2 F; K
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
3 M% k! b9 J1 i17.绘制进化图:
/ D& `$ I. m  b2 a/ n18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
2 c4 `+ P/ H0 R! M19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。' A5 D* p. B# h6 H
20.输出最优解:
+ w: |- i" f4 |3 }0 l4 K; R21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
4 {& k! F0 T: u) B0 \" g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。
! o, A6 O, d& z8 l! D5 k- F" C5 [9 a) N8 r) N0 F" W
- A/ n* w; q; J; {/ U

7 A# m1 }& _3 e6 y2 }, J/ Q$ C3 K* c9 b) F: v- j7 h9 v3 g! Q) f+ P

example2.m

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