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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:
* S7 e# I% f7 F2 t
% Z: L0 `) N/ d" ^0 y4 A2 @1.清除和初始化:; k. I% l- W( O" m V8 j: u8 i
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。
% b/ ]' S" p: b W4 y5 Q$ F0 A3.绘制函数图:, X0 Y% ~+ H- @! ~! [
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
1 F/ c% g6 L+ x4 g1 B+ I5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
7 ^0 D! Y: _( `; m0 T4 t! ]6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。9 z% i5 a1 L! r3 V! v
7.定义遗传算法参数:7 e8 k5 K; j% i% h$ d2 G! \, V
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。
) @7 K* @1 s W( V7 D* K' z9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。 J' e( {* o2 [
10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。! z, c5 ?! g4 }( D6 Q( X
11.优化过程:5 o s+ W9 d: E$ t
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。8 }4 c' R$ i1 m% u4 u% v* 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。, Q; H' B$ a( V1 {
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。( ~/ x4 L w/ ?
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。+ [( m5 s% w( \, |
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。 \3 a' r6 ?$ n, D3 U
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
* n6 n5 {7 p1 f+ [' k18.绘制进化图:7 F, r7 r# ~0 ~, [
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
T4 J5 M7 E; m20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
! o8 X2 i; ^- F2 f6 J- |* t21.输出最优解:/ x$ M! G% b* I/ F$ c6 M6 }
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。; s: m5 T- h z% U6 p: S2 R
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。" C( d* ^2 J1 k( y6 u$ t
/ x0 m Y3 s# r2 [9 n' |
3 S6 t I2 s7 A" p$ |4 Q# B3 W ]4 z6 `% y
& V7 o; {/ R2 j9 k |
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