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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(二)

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发表于 2023-10-20 17:39 |只看该作者 |正序浏览
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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:; p% s# G! w) y2 r/ o0 N
6 ?3 Y& F6 m" }, N0 _# c
1.清除和初始化:* o8 x9 U0 v8 A) S( i# S. K
2.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。
/ y; K) u5 |9 z3.绘制函数图:
+ ~: W+ s7 c) ?: q9 u5 ]4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。' I% ^& |6 a2 E& s8 j5 z
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。/ T5 b1 p! A& m7 Y8 A/ ^
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
% K4 g7 @4 t# c/ @: e4 D2 E7.定义遗传算法参数:
3 b; k' l( X" x2 @8.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。
  N/ N5 F! D' \, x. F' t+ V  E% m9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
$ k/ k4 j, W1 Q! O$ E0 |10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。! o  g. B2 i; b6 p+ R
11.优化过程:# P/ u' B6 o; M: F0 K
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。: M9 V  z- w+ M6 u' G( b. \
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。% X" j* Y- j( }
14.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。2 f! @+ l! t! t( M! r4 _
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。3 c- L( f7 E8 `; w2 Z: t
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。
$ j6 N$ H" }% m( x4 ^7 @+ o. W17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。8 Y+ |# ^9 n3 r% G# J& c
18.绘制进化图:
* I: A- n. S$ z0 q. \7 L2 c19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。8 z! _7 K9 Z& \$ \" i- |
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。2 j3 T* @/ x1 ]+ p) p; f
21.输出最优解:
$ t- o* U- i8 s/ W8 B5 U1 G22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
* Y9 D& Z% U' e; 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。* Y- G6 L" K1 [5 _  @7 Q
; P3 G$ [  Y7 f- }8 X0 c
( M/ C! B7 e( [& h9 s" c6 o

+ M- B$ x* i$ x" {# {4 g
& ?* ?7 k: |% \; @& o

example1.m

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