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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:
1 m* M+ _( v1 G% |7 `
6 R& X- A0 G! e6 X0 c( S( D1.清除和初始化:3 J* a% K, t# y/ B! ?8 q- h3 Z: ^, ?
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。- \9 H6 l* G6 j9 _" z9 `& v' T% X
3.绘制函数图:
3 S- B! v5 N. K( v& p! T! A$ `: D4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
1 X4 i5 D8 O" ^3 N5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。4 f" Y) O0 _9 {2 d# [: `
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
0 a4 A# x3 O( D2 n9 _7.定义遗传算法参数:
) n" J1 {% J- g9 e8.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。% g9 b8 k3 T0 `) B
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。! A/ Y, _6 O) u* z0 l
10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。" }7 p' G4 c F% i) R3 G
11.优化过程:
( H3 |+ O7 C! a2 [' p2 Y$ ?12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。* N/ q* @6 }& i" r: |, A. B
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。
6 y6 w* f( e3 [5 ]% H14.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。' X; \. q P& ], K+ G
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
1 c6 _* ?. Q9 f0 m6 i0 i/ {0 }/ K16.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。
# X# T$ S8 ^# f7 L17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
2 A( O* z8 K# X' Y+ w18.绘制进化图:& p( c/ A- o3 @: q/ H6 k
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。2 z# `1 C2 p% B2 D# y$ ]/ ]/ T
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。- z) H5 v. p- L$ Q5 F
21.输出最优解:1 ]: ? |, k) \& T! S
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。2 Z! @/ f7 I8 C
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 F# l- q6 D1 ~' X8 c8 z
( g2 \+ ~! W' n/ N }! B& C+ B* P1 q. M( j2 _
% U+ A. o# o m0 \( b& O$ a
: ^6 m4 ?/ j( \+ m |
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