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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:5 _) z% U8 c; A3 a; |. S

% {9 x; x, C  o1.清除和初始化:7 t) y# p5 U+ w4 S! U. V$ ^; P
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。8 T% v4 n  K9 O( U3 S5 T
3.绘制函数图:  ~: i9 {5 v  e7 Y2 s
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
7 Q, o5 y! _. a9 ~' p; R# ]6 O1 g0 _5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。* T: z* S! Y( o0 l" O
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。7 k: M, j1 Z, t# X2 z4 j, L
7.定义遗传算法参数:0 P6 ^9 n/ A, X; h3 f
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。/ W8 A$ e1 M0 y( G
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。# Z. i8 w+ O2 o; o9 F8 V1 F
10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
- i  i# D2 ~4 l# v9 v! |11.优化过程:
1 }* w+ `- \) U12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。# D8 x9 `6 Q# S( E8 x9 X; p
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。2 t" U8 v4 a/ s
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。8 R! g0 q6 l+ F& n5 j
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
" L. Q( S) W6 J8 a' l& l16.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。0 ]" p6 A' @6 ~, T8 l  @
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。( `/ o) i1 e) o- z
18.绘制进化图:- o% u+ m, U7 w9 V" ~7 X
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。; o! Q% s# O, \, U. w) O/ ^0 U6 T. |
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
  c& |, Q5 s5 ?& V) _/ W21.输出最优解:
  \# J& t' @5 B- H! \22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
4 J- z& q3 Q2 u9 {4 E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。7 J) J' E" j# ^5 r0 h

+ `8 t5 t6 L+ O( X
4 Q  a  `6 Q( H6 T
  Q/ m! Z1 {  j7 Q: l0 H
; i8 q0 y7 B! w" A3 M. |* I) g

example1.m

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