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[代码资源] 谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱(一)

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发表于 2023-10-20 17:31 |只看该作者 |倒序浏览
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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:- \3 R8 U6 r+ t: i) V7 j  m8 Y% J

" n: ^7 |0 T) a4 {3.绘制函数图:' c. f# p8 K. h
4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。$ W- \, i- `% n2 A! a4 m$ _3 z
5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。
3 D" L5 O9 g4 [( x6.定义遗传算法参数:
6 U0 q5 @0 ~$ O- a8 A6 e7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
% z% P6 U9 C  V8 [; j/ P8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。: R1 b5 T( u  i# c) ]* f
9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
8 X' Y% @: b! j3 ~10.优化过程:) h" ~- v9 ]+ E6 \
11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。2 c, ^) j9 Z/ j1 H# G) O" |
12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。8 o- j0 V6 k/ K4 c
13.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。( o! x" d" a# P" O  K
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。) v, w& i3 G4 G' k) z5 W
15.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。8 q: S9 H( T$ g6 P8 K0 u
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。3 \# K% p1 n+ F/ k0 `  c3 v, M
17.绘制进化图:
3 l0 A, m- T2 ?. d! L, s" t/ s18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。+ V$ |: C, l* |+ t
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。+ k/ ^  t  m8 g+ J0 h5 ?
20.输出最优解:  K1 h) V' ~+ W  J
21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
1 N2 q3 z% B. e4 S( h. v这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。9 M* U# {- R! D& ~3 i
8 p! i% m6 F; f3 p) W$ M# u: \/ a# i# Z
, j5 n& T) t4 ]6 s3 P4 D

3 X) Y1 E) `7 [  ^9 ]! Y* e$ O6 V7 S! B" O. Z

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