谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）

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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：
3 l8 }. e1 z$ W$ m+ E* S7 S! v
1 ^) {+ `. q- s) ]6 y1.清除和初始化:
4 C0 b' v) n" D2.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。
( f; B$ b) G. y$ _! v+ |* w3.绘制函数图:
: @. S: G- ^$ k0 E1 h% c; d4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
/ K2 ^+ F, }- u  u# s6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
7.定义遗传算法参数:
# J2 @; e; P1 y1 y2 P9 C, H7 A: S8.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。
/ M7 a# F' \  \) J9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
, G4 s: t; s+ S5 X: X: b3 Q* V# J11.优化过程:
2 P# d! F+ W6 n) P& T12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
; }+ a+ y3 U5 n# q  b13.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。
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。
  N* D: ~  k- n& a' l9 B+ D2 y15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
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。
& @) h) I! L" M17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
18.绘制进化图:
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
! u: |2 a( T+ r2 \6 m* x' k20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
2 c8 e  L) i7 J3 |$ R- V21.输出最优解:
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
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。

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