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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:. s- w: g. d) b$ h2 h  r8 `: `' |
# g( a6 Y- V1 E: c
3.绘制函数图:8 S" c+ z% v$ d1 T# N
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)。
9 K: ~! X1 b+ a" e5.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 v' l2 x8 B" b6.定义遗传算法参数:
' w, ~. }7 S5 h$ V. c5 r7.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。! C, q2 i$ t0 [! G- r
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。( f4 g, x2 c, y
9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
) v3 L  u# |! u5 F# Y9 ~1 }10.优化过程:  `  x( p+ t1 Y- ~+ l  n
11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
, Y- w: d9 d0 i  t; y3 S9 M/ o0 O6 }1 L12.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。
% T- F% e# T; q- d2 h13.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。
$ K1 e  f) M$ ^; `* b  z2 X; K14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
6 ]2 ?4 I5 i* ]( ?; d15.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。$ e) ?+ R: e/ i- G
16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。4 t9 _6 N5 \- P/ N
17.绘制进化图:4 p, u  I$ t: w7 h7 V" j
18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
5 ]  C0 O$ t5 s3 U/ |( I4 n19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。3 u- K& s: ?! B! @9 P$ i: M
20.输出最优解:
0 }0 Q/ @( G, s, q+ U) d' I21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。$ T; l3 [) u+ |, ]3 e
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。
' w* Z& M' P1 G4 z1 B4 t# [6 R/ D2 s0 M8 m* r
- l9 y  @% V# F9 B" w% A3 C

4 o6 X# N6 h2 \/ ~2 V! i/ a- W' \7 k: ]3 K

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