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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;
6 U0 V1 d; @# x" C/ q# n7 o这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:) T: `- L5 \0 F3 a
3 ^2 o) H4 Q- Y4 B' U' x1.遗传算法参数:; Q1 V0 Y X! z$ E8 i& u# V4 `
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。, o: L# y/ y/ @& ^& t" ~" \
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。& o V" p. Q" t4 r0 o
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。 t9 ?# J- N( w6 j9 o! D& K
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。- I8 w8 l+ g3 ^
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。
2 d8 p& a4 s" Z; v7.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。# t- v3 t) f% j5 j
8.个体初始化:
2 b4 K! z2 z6 h/ A9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
- L/ ` [% Y4 v: k5 J10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。9 o9 Y# |% O: t! w
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。/ ]7 l6 L7 { ^8 B- s
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。
% ?3 e$ V# }* m13.进化开始:
; C% X: Q7 H/ G14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。
$ X0 g- |( J7 H5 g6 y6 ^15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
/ v% M4 s, v: Q4 C- h. ]$ f16.计算新一代的平均适应度。
* T: _, z0 J/ V) Z2 e8 }17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
8 s; l9 y: ]: ?: {; {. c18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
4 }" p* E" m/ ^! N5 Z9 v1 z7 t) b% L+ [19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。1 Q. q0 D, h! O2 [+ l+ [' M, N
20.计算新一代的个体的适应度。
0 N9 A0 V7 W) J3 r* Z+ _' d( m21.找到最佳个体:. J4 n5 h4 g; E5 w7 D: j
22.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。9 _) g& E: }; t
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。
3 b1 X" W5 w- |1 Y7 N c* j24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。- t8 b) H! V- e6 I
25.记录进化过程:0 d( @1 |& }6 n5 ^* [/ |8 E+ I
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。3 t/ @& |7 P5 x
! h- v" k% W" Z4 I! o3 T G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。
; l5 s* P4 r( i9 b5 a" h7 \! o9 a
& y1 M, e" L5 j! }2 _: m+ r- V* k* y! e) A- [% H* y3 f2 \8 U
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