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y=-5*sin(x(1))*sin(x(2))*sin(x(3))*sin(x(4))*sin(x(5))-sin(5*x(1))*sin(5*x(2))*sin(5*x(3))*sin(5*x(4))*sin(5*x(5))+8
, ]. L2 s3 G! @+ p7 `这是一个遗传算法的MATLAB代码,用于优化上面目标函数。下面是代码的详细解释:
: r2 |1 k7 X* k3 g. D$ U* B: d3 j1 r( y" g
1.遗传算法参数:: K% S/ m; @) r( F( }9 c1 P% {
2.maxgen:进化代数,表示算法会执行多少代。
, K! N& P0 l" {* p' l3.sizepop:种群规模,即每代中个体的数量。
" y% t/ B( R: |7 h/ C4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。" r4 ~' s+ x7 [7 U/ {# s9 u
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
2 C( }: X+ k5 x4 {% P8 k. p6.lenchrom:变量字串长度,这里似乎指的是染色体的长度。$ ^/ q- d0 p4 w% t* i& p
7.bound:变量范围,表示每个变量的范围。在这里,有五个变量,每个变量有一个范围。
+ r. n- H* y: y+ b) w8.个体初始化:$ I' o6 X8 k* D5 p U
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。, [( Q6 H# O* p; i( f+ J/ W) k1 o
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
% J, x2 q# j0 {$ W6 e" ]: s# L4 B' J11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
+ e* l+ \( i0 `12.通过循环随机初始化种群中的个体,计算每个个体的适应度。
2 o u6 P* v- _/ e" y13.进化开始:3 I7 H5 @! d9 _% E
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。: b* x$ h" O8 X/ I$ Y( L# K
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
' N# H; }, T, g6 K+ A16.计算新一代的平均适应度。# U) ]2 |# ]1 n+ Z
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
3 o. T7 z, J8 U( m; Q7 Q, E18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
3 ]9 l( X3 N/ @, [) k% P% i% d19.计算新一代的个体的适应度。
( e3 e0 s7 F3 g/ }% f20.找到最佳个体:2 n9 q+ C' R3 g3 M5 N: d. E9 Z" X
21.找到新一代中适应度最小的个体(即适应度最好的个体)和最大的个体。
; X3 `* H" l+ n! n22.如果新一代中出现了比之前代中更好的个体(适应度更小),则将最好的个体更新为这个新的个体。
" w! J. M" C. F* w$ ~% L" @5 \23.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
& V. q7 Z8 ~* ]2 Y) @' P/ Q/ J! d24.记录进化过程:& h* |" c! F( \" y$ w# ?
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
' j! o8 y$ {: Q9 P! }26.结果显示:
. @7 R; B5 I: o, ]9 a27.创建一个新的图形窗口。
, L, h" _/ G9 T* l28.代码未提供关于如何绘制图形和展示最终结果的部分。通常,可以使用 plot 函数来绘制进化过程中的平均适应度和最佳适应度,以及显示最终的最优解。1 M0 o; F9 l y& P
4 K* `, |) S& A! U4 D
: I4 c! ^- ?# }9 N2 D, W: ?( N& J2 b N
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zan
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