- 在线时间
- 339 小时
- 最后登录
- 2024-5-23
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 1
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 5866 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2176
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 832
- 主题
- 829
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
该用户从未签到
|
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;
! P# d0 ~* w, z# g- r这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:# W3 v/ G$ [ H8 ?9 b
. o$ m) b! x# ~
1.遗传算法参数:9 X4 U+ l0 t y2 W# W- v
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。$ ~6 f9 k0 [8 _
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。
% Q& v4 m5 \8 ~, k3 N( i4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。
/ y' X: D* j l3 k1 I/ d5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
6 E' a4 p" y( M5 ^4 z$ L# E6.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。5 Y6 x) p+ M- p) g1 a
7.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。
) j. i2 \# u- N: e8.个体初始化:6 j# i6 L+ X3 `9 W; ^: t- n `" w
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
2 G1 e5 x5 T# ^0 o10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。! q0 f) H" k( x" N: G: k9 a
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
$ U9 J/ ]2 F; T12.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。2 C+ M: Z/ |) d- @
13.进化开始:1 p% n* F9 |6 G5 F0 s( g% b+ f
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。
$ I$ ?; r4 G% K) L7 a" b7 K+ h15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。1 L) n6 n# b% m% |. m# `/ | n
16.计算新一代的平均适应度。
- S: v/ E; y' K( _: i9 e5 A17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
' c* _& w, j9 s0 Y/ F18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。* v* k1 M' A; O" A& I
19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。
- o$ |6 B' K7 `3 ^9 R; M20.计算新一代的个体的适应度。; v) E7 A# N3 N- b1 u e/ J% c' V
21.找到最佳个体:
2 g5 V& B$ C( B5 u' Z" Y; c22.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。+ z) Y8 ?* q7 g+ ^. n: P9 {+ 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。" S* P) G3 O, F# ~/ h
24.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。
. Z J/ L7 y, g* L* f/ h8 v$ U! s5 c25.记录进化过程:( H3 i" o$ m! A& D5 }, Y( b! G
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。1 P5 E/ @/ D& `2 C6 A7 V% Y" P
( l7 `/ d5 j9 \9 V) K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。7 k6 _. N) K7 _% _
& T) G6 Q) @* P
4 j% p9 t% {* _) s& O4 ~ |
zan
|