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y=-5*sin(x(1))*sin(x(2))*sin(x(3))*sin(x(4))*sin(x(5))-sin(5*x(1))*sin(5*x(2))*sin(5*x(3))*sin(5*x(4))*sin(5*x(5))+8
6 N6 y4 b0 n1 J% U& ^0 X这是一个遗传算法的MATLAB代码,用于优化上面目标函数。下面是代码的详细解释:, l9 f d3 F$ \, Q J. G
1 M& P0 d: h! _" |3 S: T1.遗传算法参数:
0 d) K, J" ]8 A/ @8 Q1 F2.maxgen:进化代数,表示算法会执行多少代。. S- P. n+ R+ U
3.sizepop:种群规模,即每代中个体的数量。
! M' i' a2 w; c! p' ]4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。
5 P! N' h }( B2 o) }/ O5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
) w0 [, e& I! q6 g6 m6 F0 q6.lenchrom:变量字串长度,这里似乎指的是染色体的长度。" e8 j" k( g) @# p1 Z+ @& l1 T
7.bound:变量范围,表示每个变量的范围。在这里,有五个变量,每个变量有一个范围。
* s" t* U4 @7 b3 z8.个体初始化:* N2 \' _% N# S5 c
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
+ D' A. \$ N2 `- `* q10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。& A2 l) p2 k7 Z% Q8 W
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。
8 W8 j8 p" S* f+ q) s% ^ O6 ^12.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 V7 f8 m: M% v* J# ?
13.进化开始:0 g% v5 t- n( ~5 F
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。
d. m1 `" z8 \- B0 E( X15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。; [0 s& ]( l' ~
16.计算新一代的平均适应度。
0 `; r6 J0 [& e. R' M17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
% D) N _: n, w18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。. t0 _$ {( c1 J2 r1 n/ |; Y' u. O4 W
19.计算新一代的个体的适应度。
) F1 s$ ?) v6 t. x- O# F20.找到最佳个体: j& [9 i9 c) u7 T! f! T9 @7 r
21.找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。* F Y% b& t/ h4 \
22.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。" @9 L: ]! J1 E
23.最差的个体会被替换成最好的个体,以保持种群的多样性。, R* p" B! H( t/ V$ y
24.记录进化过程:" C6 B' q1 P- b, Y4 S
25.记录每一代进化中的平均适应度和最佳适应度。3 o" \' J2 i$ V$ ]& ^
26.结果显示:: R/ w4 L- j: @' f' }
27.创建一个新的图形窗口。: _- S9 {& @6 L( {/ \: _5 J% C9 K
28.代码未提供关于如何绘制图形和展示最终结果的部分。通常,可以使用 plot 函数来绘制进化过程中的平均适应度和最佳适应度,以及显示最终的最优解。2 z- N, t7 p, {) @& r
0 d7 S4 O$ p0 O F
5 m' V! V+ J0 ?* m3 u# ]4 L8 ^
' t* w! w k/ x |
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zan
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