美赛A题常见代码 GA优化后的RBF神经网络优化分析代码

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一个遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来进行优化。遗传算法是一种受自然选择过程启发的搜索启发式算法，常用于解决优化和搜索问题。实现了遗传算法的基本框架，包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等操作，并提供了一些结果展示功能，用于监视算法的收敛情况。下面对代码进行逐步解释：

• 初始化：
• G = 15;：遗传算法的迭代次数（代数）。
• Size = 30;：种群大小。
• CodeL = 10;：编码长度。
• 搜索空间初始化：
• MinX 和 MaxX 定义了每个变量的搜索空间的下限和上限。
• 种群初始化：
• E = round(rand(Size, 12 * CodeL));：随机初始化种群矩阵，其中包含二进制编码的个体。
• 遗传算法迭代 (for kg = 1:G):
• BsJ = 0;：初始化一个变量。
• 遍历种群中的每个个体 (for s = 1:Size)。
• 将二进制编码转换为实数值：
• 将二进制编码的个体 (m) 转换为指定搜索空间内的实数值 (f)。
• 评估适应度 (RBF 函数)：
• 使用 RBF 函数评估每个个体的适应度。
• 选择 ([Oderfi, Indexfi] = sort(fi);):
• 根据适应度对个体进行选择。
• 交叉操作：
• 使用一定概率 (pc) 进行交叉操作，生成新的个体 (TempE)
• 更新种群：
• 使用新的个体更新种群。
  

以下这段包含了遗传算法中的变异（Mutation）操作和结果展示部分。

• 变异操作：
• pm = 0.001 - [1:1:Size]*(0.001)/Size;：计算变异的概率。pm 是一个递减的概率向量，用于控制变异的发生概率，个体越靠前，变异概率越高。
• 通过双重循环遍历种群中的每个个体的每个基因位（bit）。
• 对于每个基因位，生成一个随机数 temp，若该随机数小于个体对应位置的变异概率 pm，则执行变异。
• 变异操作：将当前位上的基因（0 或 1）进行翻转。
• 确保最优个体被保留：
• TempE(Size, = BestS;：确保最优个体 BestS 被保留在种群中。
• 更新种群 E = TempE;。
• 结果展示：
• Bestfi：显示当前代最佳适应度。
• BestS：显示当前代最优个体。
• fi：显示当前代所有个体的适应度。
• Best_J = BestJ(G)：显示最终收敛的最佳适应度。
• 绘制图表展示遗传算法迭代过程中最佳适应度 BestJ 随时间变化的情况。
• 最后，保存变量 p 到文件 pfile 中。
  

这段代码的目的在于进行遗传算法中的变异操作，并展示优化过程中的一些结果和最终的收敛情况。通过绘制图表和保存变量，可以进行优化过程的可视化和结果保存。