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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:9 v5 t% r! ~. S3 ~) d
2 I) X- a' u( `5 n: q$ H1.清除和初始化:
$ E; f8 n4 r. m$ _6 q, M8 o0 W4 \$ [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。
- E+ r. L6 F3 ~( D" Q# P3.绘制函数图:
; i7 @9 l) m" {; f1 m* D( k. Q# L4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。
1 f5 K( @" d; J$ J: M6 o8 f! |5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
% T* L, Y' [: r; v9 r8 e6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
/ v, P' c4 r. F9 n( O; N7.定义遗传算法参数:$ B2 Q; K: A# i# P0 d) j
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。4 @1 J4 H3 `' Q- Z8 u$ m
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
; K/ C, V- J3 i1 l0 C( r10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
1 c) U- g6 j9 d5 s. K, o: k11.优化过程:
% O5 m" p0 N& y: I( \7 p) w12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
% H2 I! l' N, j" Z0 ^" c+ U13.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。
& Z5 e( V) L @! _; d14.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。1 p) P/ h8 ~, B4 b
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。( r2 I3 I* R+ _! n: b- |/ [
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。
5 }* a4 i/ O, l) j3 Z e7 o" Y17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
/ Q/ _. d/ f [18.绘制进化图:
( b/ S) k/ @ O19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。) d! l5 F/ e: s7 O
20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
# m7 K8 y" G* n* e/ I21.输出最优解:
i% [9 s9 C) ^) I" i22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
' n3 p7 X+ _- Y) J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。
) U, i5 P( n2 A8 }: O5 h, ^
6 p* n4 d3 a: {# `0 P) i: I
2 ]' N2 w" G5 ?8 l5 x
2 D" L! L( Q) ~0 ^7 F' U5 G9 [7 w, a2 P- U2 G3 V* c. ]
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