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标题:
谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）
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作者:
2744557306
时间:
2023-10-20 17:39
标题:
谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）
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：
( L" j- \: Z1 G8 n% P
W* t- o3 f; h6 @# f
1.清除和初始化:
1 v8 K6 s( @/ U. T: N
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。
: t$ q T" s" | J1 u% m: i
3.绘制函数图:
% z; a" y: \9 h8 D9 `
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
% @. S; _6 m# [2 g
5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
7 H! I$ ?: O( K' a7 b# i
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
7 i8 ?* H* [# E9 ]' M
7.定义遗传算法参数:
! p) v5 A0 ~" [5 k u
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。
4 ]5 M$ _, O. }# j4 ]
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
% r8 ~' }% r8 r: _( `
10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
7 z: v6 _1 I1 p; ^( ?# B
11.优化过程:
2 _2 w! i8 x7 o
12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
- E5 M+ E3 q. g8 S0 N; j
13.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。
2 ?+ A* }, q4 A+ f- Q
14.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。
; y& x. o# H0 c
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
* D( G6 i, e1 f) |
16.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。
% l8 E. l3 C# Q
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
3 }! X* K2 S/ z. U4 C
18.绘制进化图:
* o# l$ B' @8 E( D
19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
/ H4 {* [ m9 L W2 M! l2 A
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
! N1 Y3 M! S! M# n0 ?3 `1 f
21.输出最优解:
! {; D2 s" U' `2 j1 J: I
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
# c# j1 k/ S9 `- S9 Y0 z
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。
7 |" b1 R# i V1 S' f% B
- ^4 E" {1 x9 o
2 N3 {; g5 ~0 `, f' e
- u. ]3 |* Y6 {% u* d- b7 B, N
; j2 Y0 L# ?5 \3 M0 G
example1.m
2023-10-20 17:39 上传
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