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标题: 基于遗传算法的非线性函数寻优算法（二） [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-10-20 19:42
标题: 基于遗传算法的非线性函数寻优算法（二）
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;
$ v; E( n8 W- y- B/ w0 R8 ?8 U这是一个MATLAB代码段，用于实现遗传算法。以下是代码的解释：
2 c  c1 T% o$ Z7 M3 u7 k8 g1 u- Y& w" s- D
1.遗传算法参数:
# N" I) M, N: X2.maxgen：进化代数，表示算法将执行多少代。
( `+ C6 q  l; F+ f2 r3.sizepop：种群规模，即每一代中的个体数量。
8 r% l$ B5 N  j4.pcross：交叉概率，表示个体进行交叉操作的概率。
4 L" p: G1 h- }  J8 U5 R5.pmutation：变异概率，表示个体进行变异操作的概率。3 W4 y& |. x9 k  I. \
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。
. H. a4 n4 m; h3 C' Y7.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。
9 `( V0 A  z! s8.个体初始化:
3 g, B% Y+ v/ _& d5 m$ m! x5 i9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。' P; @- ^9 E7 P; u5 e) L; T
10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
: M& q) |$ |% E, {! R11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。3 W# j0 }) L* j- b
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。4 C6 a% H$ u8 O$ K$ }
13.进化开始:
0 W! H' u- P% W6 A; J* B+ t. }14.进入遗传算法的主要循环，其中 i 表示当前的代数。
. d) I% K: ?5 Y! M) R- O15.选择操作：使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。0 y7 |7 B9 E/ v6 d$ [
16.计算新一代的平均适应度。4 f9 ?/ r3 j7 n
17.交叉操作：使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
8 a/ R8 K- i4 P; ]$ n" w# B18.变异操作：使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
1 {- S1 c: ^& s( i9 {$ x) @19.如果 i 能被10整除，执行非线性操作（nonlinear）。
: Y5 a+ f/ V0 ^# _* P6 Y3 u& [20.计算新一代的个体的适应度。
* P1 f, {- ?3 }5 `' K8 @2 |( T# P21.找到最佳个体:
- x8 I+ i: B3 X' f22.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。  w/ i0 T) ?5 W) R- |, Y
23.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。
; I* J. N# K5 O, i24.最差的个体会被替换成最好的个体，以保持种群的多样性。
9 g7 R9 d9 K! D9 G% t/ Z25.记录进化过程:& ?7 f7 b" L% N# C
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。
) a- n5 Y8 }1 {) S/ P; E: ]+ d# r
9 ?$ C# v8 Q' H; 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。
: y/ s9 \2 U! F/ K2 a
; n, q/ i: N+ T; b5 K% N: g1 o$ i- \0 J7 o/ V

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