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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;5 `' y$ f# v. T$ f0 I2 P/ R3 c
这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:
) {1 K" N% a- N: x  T0 W$ Z' u9 {+ D' B( o
1.遗传算法参数:
& u/ c% ]% L7 `2 \! \2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。; z8 J6 }! p+ J1 ?; w0 ?" C2 e" ^
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。, t  T, y8 d% G4 b2 E: z, ]
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。5 v% n) v" @- @& ~' ]$ _
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
1 m4 K, q2 o& Y2 d" x7 C6.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。
  N7 Y. U/ \4 [7.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。
: J  y! [% ]" J8.个体初始化:
& G! v' F' }" b/ k. n9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
$ S! J& y- S9 ^5 q3 l, u: R0 m10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
/ L, b6 h/ y; V) P9 _. J! c, ?11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
1 q" e9 l; {' h12.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。
2 i, @6 j9 N5 U13.进化开始:
  n  m7 L# B0 @7 C9 N6 Q14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。/ C+ O. }2 I: t" ]3 N
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
4 Z  x- f' d) ~# |3 ^2 Z16.计算新一代的平均适应度。4 i( }: Y4 y; h. Y# Y, g
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
* V6 A1 J# @! x$ ]8 `18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
$ w; Y" e  W# a0 u7 D# |, h5 G' W- k19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。$ n7 g$ f, y& B, }
20.计算新一代的个体的适应度。2 v% A8 g. p0 x( J* B
21.找到最佳个体:
4 P& R; f& G, F! z22.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。
% `7 U# K1 c6 E8 t' o: D& v23.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。* j* f- l: e# N1 C5 s; j
24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
( ]: w" ~) r7 L& f# ^25.记录进化过程:
9 ^5 Z" E5 h9 \, }/ N2 @26.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。0 B1 i: q2 ?- E) @
' M/ n, H- o% r* }
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。
& b- p8 z, J; m+ x
4 P6 H. m  W1 F/ G5 Z5 `( H
, `2 u4 O7 _0 E

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