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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:' ^4 L! _) l& c
- c0 K' }2 p# a- w1 Q2 M. Y" Y
3.绘制函数图:
9 S0 d8 c8 T' Z' d3 B4.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)。
" J- H% f3 [, {7 B5.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)。2 f- {) w: I. i2 J- u( D: U
6.定义遗传算法参数:
1 N( i8 e  m) ?9 p, B, L8 Y7.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。# X  R; \$ L  k8 y
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。6 [: F9 x, X% Q9 J- w
9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。) J6 d3 t6 |9 R* Y8 y# r
10.优化过程:
) f' F8 a# X/ \  D1 R11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。: A6 R) i+ d1 @+ g
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。2 X8 J4 y4 u) j5 M; w
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。4 v! e: i8 r% l/ z" `; S
14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
+ G1 h  {" V* E) p  y7 Y% M15.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。7 \% `; ~3 f& v  c1 q+ {* o: \' K% |# D
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
+ {6 |, U# s+ ^# B' D5 Z17.绘制进化图:
( G6 @) Y0 u( C* I' z5 K( M18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。7 K% h4 r: X5 B+ @
19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
- z. B: Q3 ?. c- ?1 U% u9 b) u20.输出最优解:
/ d$ G* _" `( o$ C8 A' ]! g21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。
9 {' z5 b/ m8 h6 D: Q: F  l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。
4 }' I$ @2 E$ N9 r( I$ N  }% g2 o: T7 e1 B, T8 D! g
- b2 d5 ]4 s: P  h$ P
. _4 Y% I7 f  o' @

; d! ~7 \- l# X' c6 ?3 f8 i

example2.m

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