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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 |倒序浏览
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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;( u. B6 G/ x) d. i
这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:
7 c( _- n2 k. T. Y3 z
3 G* g( j' T* s+ z- l  ]6 m1.遗传算法参数:8 ~" U! Q% G; U: m
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。
( Z! h/ V8 e2 X4 {# O. F9 X3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。; C4 Q( K0 G6 @1 |) X* r
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。$ w# P$ o' a0 ^9 b9 ~# l
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
) G* A- b: x! c- A2 K3 `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。
$ [9 L8 R- v+ D, D# k7.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。5 [9 [  m/ N! {( p2 I+ J
8.个体初始化:4 W/ G' E" @( i
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
' K- I3 e. ~0 f# U$ N7 N10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。) R$ P& K% X& X; D- B
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。/ G9 [5 o8 I: F, h7 {
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。
( {( \% r% {8 g3 N. v4 Q13.进化开始:
, `: X8 E$ [  n' K8 s5 [14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。5 q" B, v# X# |* i' v9 J
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。+ ?% \. o! H4 [4 L3 {/ P" ]
16.计算新一代的平均适应度。# j. k" l& R; w  O% c
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。" t: N1 ]; Q6 J8 p
18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
- V6 N( L0 [1 F. I5 s# g19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。0 _) A& X* R3 r0 f
20.计算新一代的个体的适应度。, A5 q3 I/ M& @5 o
21.找到最佳个体:% R) v& i4 ^0 l! a
22.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。
1 ~& z( G/ i- ]6 p0 i1 Z23.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。
! m0 [  N) J  E, ?  O+ N, Q# P" T24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
0 \) s4 t% K9 K0 j. K' R; f/ z7 P25.记录进化过程:
- h% a" I% r" ]" f. M" o26.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。) ?6 i5 e) G* N( Q- \1 u

" S3 V! Z3 d8 [) j; l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。) {$ u6 O  b& E7 u
3 M5 D* ?; o/ k. I3 p
" |0 c- ^% y, q1 x& C# t

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