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标题:
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
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作者:
2744557306
时间:
2023-10-20 18:04
标题:
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
y=-5*sin(x(1))*sin(x(2))*sin(x(3))*sin(x(4))*sin(x(5))-sin(5*x(1))*sin(5*x(2))*sin(5*x(3))*sin(5*x(4))*sin(5*x(5))+8
! W. [6 E7 ], U. j9 F% ^
这是一个遗传算法的MATLAB代码，用于优化上面目标函数。下面是代码的详细解释：
) [) y0 u% Q0 Z; b3 R
* z- L8 D' S; E
1.遗传算法参数:
4 |1 |3 i v3 B2 R& j
2.maxgen：进化代数，表示算法会执行多少代。
: I. \9 y' B' Y( `/ @4 z7 h' }* `
3.sizepop：种群规模，即每代中个体的数量。
8 h f* y7 X) E' E6 _2 A" t3 w
4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
8 C$ [3 j7 W7 _/ Y1 q4 y
5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。
N, G( n6 [/ T& v3 @
6.lenchrom：变量字串长度，这里似乎指的是染色体的长度。
" ^) H* Y C, L0 W% p
7.bound：变量范围，表示每个变量的范围。在这里，有五个变量，每个变量有一个范围。
& _! A( i; L+ l) o9 |+ K8 q' g
8.个体初始化:
6 V3 f# |& W3 B) m! Z
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
" R( `9 q& ~4 V; k4 o5 U0 I2 `' {
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
( L" E- l; x$ u: r U% K
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
]# C# H( t" e! u7 ~7 l; x3 Z
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。
2 a/ F0 M/ q- X- h4 B L7 m
13.进化开始:
9 S# ^- c3 N# P( O. n
14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
; |/ k, M$ T1 s& S* |# B
15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
, h: A; b b, e% s9 H" a% [
16.计算新一代的平均适应度。
# m1 O) \, l" h* F7 F
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
6 v7 Y2 ]- e! y
18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
$ s. {$ a) g* l* U
19.计算新一代的个体的适应度。
3 E; T0 Q$ O- x
20.找到最佳个体:
/ V) ^# t9 H; H. ]
21.找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。
: A% r6 O9 O; e7 H+ j! Z
22.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。
/ g( v2 M, q" B7 h, s# r
23.最差的个体会被替换成最好的个体，以保持种群的多样性。
+ U2 p2 m( F# H
24.记录进化过程:
8 q6 q$ X' }9 S
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。
5 {* ] r' o- k) ?4 ^
26.结果显示:
1 Q* u7 a: G( U
27.创建一个新的图形窗口。
7 p3 V$ ]! S% W+ B$ ]3 U
28.代码未提供关于如何绘制图形和展示最终结果的部分。通常，可以使用 plot 函数来绘制进化过程中的平均适应度和最佳适应度，以及显示最终的最优解。
% i @: M& g$ E% m+ f L. y$ A
. }2 D) _4 P0 b E
; i/ o h+ d! i% S
! v& O% a0 G7 E) A9 P) q
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2023-10-20 18:03 上传
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