谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）

2744557306

这段MATLAB代码实现了一个遗传算法来寻找函数的最小值。以下是代码的详细解释：
4 F+ `8 b" B  G
5 E# Y; L1 i+ c1 r3 y' N% I1.清除和初始化:
2.clc, clear all, close all 用于清除命令窗口、清空工作空间和关闭所有图形窗口，以确保开始一个干净的工作环境。
3.绘制函数图:
) @4 a- a+ b+ P( _* p4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
$ M5 [; D5 G" X, I+ p8 y6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
/ _5 H6 B) b! c; n! Z. z7.定义遗传算法参数:
8.定义了一系列遗传算法参数，包括个体数目 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、变量的二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。
5 Y$ H9 w! @' D/ W) p7 I2 m6 c9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
3 n5 ^7 G/ I( R0 m/ V+ \1 X) q11.优化过程:
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
6 f9 w1 _4 K, J- _0 I13.将二进制种群转化为实数值 (X)，计算每个个体的目标函数值。
0 V# H. q; u" {- Z: C, s14.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。
$ j4 k1 h9 y4 E' K  {15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
) k) n" H# V+ t& i& l: K% ^; W16.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。
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
18.绘制进化图:
' R- P2 |+ @' p; I7 B19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
4 w+ n9 {# Z( h8 o2 y21.输出最优解:
- Z8 @8 x! A' T8 y/ M0 x% O2 k22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找函数 sin(10*pi*X)/X 的最小值，其中 X 在给定范围内（[1, 2]）变化。遗传算法被用于寻找该函数的最小值，然后绘制了进化过程和最终的最优解。




$ ]: }# L+ M6 P, A8 B5 o