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[代码资源] 基于遗传算法的非线性函数寻优算法(二)

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发表于 2023-10-20 19:42 |只看该作者 |正序浏览
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y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
6 B) s5 w6 J" h* I% k这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:, s8 ^. Q6 F# v. S
6 u' |- b- y+ {- z# y5 u- Z
1.遗传算法参数:, G' s# z- h% L# E0 q: D* _1 `
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。
3 t; [: C' A) T9 p2 C0 b3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。- M, @- R+ B3 f
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。
  e7 L5 d1 x( r% h5 N. _5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。. B' f9 f7 }/ n/ A$ x5 Y
6.lenchrom:变量字串长度,这里似乎指的是染色体的长度,每个染色体有两个部分。
8 b9 h) B" r) }  U2 N7.bound:变量范围,表示每个变量的范围。在这里,有两个变量,每个变量有一个范围,例如,第一个变量的范围是-5到5,第二个变量的范围也是-5到5。
2 S' C( q% g7 S8.个体初始化:9 a. A2 D. K* m  T2 }' h
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
9 z; Z& R- c" S" A/ M& T5 h10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。+ ^( f  f% [9 R3 P" Y9 W
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。3 i$ ?* p. b2 W2 _
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。
- _; b$ U! U9 t+ W( N0 h" f13.进化开始:3 J( i- r* ^9 r& i3 j, u
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。
  n( ]4 j. y; p* ]6 I15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。# G, W$ [" G7 h  g. u4 ~
16.计算新一代的平均适应度。! n, r) T  z) m/ U& n3 x" M
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
1 ?! \* F2 t% e# \7 u, j$ {18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
6 e9 g3 @  Y( y0 N19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。
4 f4 w  n  L2 \- T# A" N. c20.计算新一代的个体的适应度。) T/ b; c; Q; Y, N
21.找到最佳个体:
3 C9 c- D* l) |  y# x' V, H9 \. B1 D& I22.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。
" \+ K3 V" c/ ?/ C% m$ Y- D23.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。
% d4 F8 k* k+ E24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
& I; u2 {  O- J% \25.记录进化过程:
1 C3 o7 o! _) y! R% Y& u* D( C26.使用 trace 数组记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。/ g- _9 n) f; g4 n
# f. U  n0 P2 e. k" E1 ]
请注意,代码中的 fun 函数和 Select、Cross、Mutation 以及 nonlinear 函数未提供,它们应该是根据具体问题定义的函数。此代码是一个遗传算法的框架,需要根据特定问题来定义适应度函数和其他操作。# d" s4 @. S* j+ ~" H# I! h* i5 E0 H: t
0 e  F/ I& K) }& a2 s) |8 @
4 c0 `$ X9 i- K

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