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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:
( k4 O5 j/ h4 W5 V& C6 S# x2 w2 H" |9 ?$ p4 R0 M! U7 X
1.清除和初始化:7 p* `, `) P. d0 a
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。* ^+ m+ @& d3 E$ W7 c
3.绘制函数图:% e( i- z2 ]/ I" ~% j+ U u
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。; `5 H3 s; V6 X8 q8 v7 h/ b2 p
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。
; x L5 K+ S$ J4 K; B$ f6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。) R* E8 A. {% F" P1 I
7.定义遗传算法参数:
$ M+ A7 I2 w$ ^+ d3 k" S8.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。
9 J+ A. L a" y9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
5 e: \8 K5 U1 Y) \* s10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
K/ l& |" C( Q* }11.优化过程: E4 ^ x* g& C" [" C0 T
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。3 z" ]+ o, l, ?' s
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。0 {8 Q9 m \4 x% I
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。
- A& x( h3 x8 b# K15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
( X! c3 I7 K. ?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。
* P, l8 e4 {" |' {' u; W5 Q- k; B17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
: ]& Z/ r3 U) c8 r18.绘制进化图:
" h! L1 H, G$ U19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
/ c/ T8 E! z b0 E) S. t3 J" e# e20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
; R9 D' S) T: i+ s% @; V% _, [21.输出最优解:3 u* w# c2 w, ? g M
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。6 f/ Q: h* [* A, ?: k
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。
% S* N! o1 X" u2 e) d+ C) a- Q. f8 f8 L( b& U N% V6 Q
- @# {5 C5 r! u# K: S0 U( ~
* j8 [3 m* h& Y4 o4 _
4 B$ ~8 T) s! M, I; v |
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