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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:
' V; s2 K3 D- ~1 h- z1 }! U# Y% K5 p- b. p2 \0 l3 \
1.清除和初始化:9 X, t/ |4 _- z: H% F7 _
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。& v3 z t6 m. ^
3.绘制函数图:
8 P& ?+ t' ^9 i4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。1 Z8 V- {; y6 p% [+ `' 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。
7 g; l' r* [, Q6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。
0 c5 {$ Q- ~4 Q( C+ `7.定义遗传算法参数:
: ]; ?! K6 a2 h) ?# P- U8.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。
& J+ {% P1 p' Y2 ]) ~1 Z9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
5 X7 Y. _/ }& _10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。0 g9 c/ V0 N7 ^, ^) P- i+ }2 X9 t# P
11.优化过程: z# f; E# a4 y B/ Z9 S
12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。1 |7 F" @6 f7 C% H3 Z
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。4 w# P# z, p+ g- `# ^
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。, Q, P3 v1 c/ V3 E3 S
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。 s/ G6 ?( a8 _& \' X
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。
$ B* P* H5 l! v9 P# b! e17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
8 U3 N( w$ M5 |" m6 W# B5 a18.绘制进化图:
5 ?& z5 y$ `5 l6 Q, z19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
/ q( o# t2 P, m6 p6 ? H20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。
1 V* @7 w4 R) B9 N- q7 h! q21.输出最优解:/ f7 P. x# [/ J0 a7 I! W
22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。+ E' a6 k, p" B% ^+ M' V' }
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。3 l4 i3 N, }7 U$ U% F, D/ n& [
" |: @3 U2 m ^1 C8 f, I% X! S5 K0 B7 ]- k" y
v0 W3 x r2 Q5 n1 F9 F- i/ D+ `" t y. N/ H
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