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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:, Q( @) I  N1 \
- y" K* o* J' P  \8 H
1.清除和初始化:
2 j$ z; M( j# \$ |9 ]$ n2 e2.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。
% z; H; A' I) `2 T! J( F# V5 W/ {3.绘制函数图:( a& i. b! b$ f
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。2 Q! V* _8 u3 ?8 [9 U
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
' |  U1 p) x' q# Y6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。6 x: h; I' E2 N; q% F% [7 d
7.定义遗传算法参数:
. I& I. x/ f0 b2 ]. x8.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。
6 d- W. E% T, o  [0 G! T6 ?9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
& B. _% D8 s. i0 C; C2 @10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。, @; }4 l* C: N
11.优化过程:
$ u: [, p" _, W8 s12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
8 o6 d! l5 [! A6 I  R( H6 i6 u8 z13.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。6 X; d+ D/ Q+ b9 L: b  D
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。' M/ ^2 u, j( p$ q+ i* ~1 K
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。. R% I: [0 r: F, c! H' M: o
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。
1 T3 ^4 S; o! X8 {' H17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。# R5 |" z# e3 n% {" i7 c
18.绘制进化图:
: ?# M  Y9 `" ]19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。6 K/ m2 g4 G% Y, g1 G
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
( z& ^& P" G# ]5 L. Z- X21.输出最优解:. I9 z4 h# S1 c1 L) R0 ]2 {4 m# \4 v
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。' N+ B: g" h" E6 K
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。
, G6 r- |) n/ W9 }
! t* y; n0 p# p0 h# _$ W' Y" A0 A: w8 L3 ^% m

  q" w% h4 a2 U+ [4 q" d  r. g% C' d" Z

example1.m

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