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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;+ n: V, m: h# l8 S! W% P* H, M
这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:2 y) H4 {5 U/ W I' G! A# l5 D
6 U, {' W N8 e _" B1.遗传算法参数:
3 `0 z% T/ E; K# o1 v* m* K2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。% S5 S4 C1 O- m; v% T0 Y
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。0 N8 Z: H% U! }
4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。1 {; l, f9 x! K) ]( c
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。
u8 ?+ a3 ^ X+ k0 _6.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 t* Q+ j T3 o( {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。
$ u( A/ [, j1 P8.个体初始化: h7 S3 u$ t/ i
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
/ L1 L6 u" Y' n' @10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。
5 ^* Y2 J _+ T5 C ?11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。! I7 q* Z5 Q4 h8 u) b' E/ J
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。
5 ]& e( l. m1 O2 ~3 M4 d13.进化开始:
# r5 f9 \9 l# L9 |+ k, T2 b" b14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。) Q7 d9 J+ j! `
15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。1 d( \4 z2 p9 T8 A
16.计算新一代的平均适应度。" g5 n. y" A% f5 n. \2 H3 k7 d
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
, P& k5 P( k) ?: {18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
" M9 s- s8 W/ X) c19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。0 i! D# C( x' m1 l+ M
20.计算新一代的个体的适应度。3 ~* R$ l1 Q9 v$ m6 A% c7 T
21.找到最佳个体:! F8 ?" F% y/ B$ S) l# s, r7 q
22.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。
; n: |0 B/ X' ^$ J, A j23.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。
( q) S; F& \; x$ k* ~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。
- y p4 R7 i& r* W; Z25.记录进化过程:5 q$ ]( m8 K1 N ^/ w
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。! Z+ Y ?4 U" x: v9 `) K5 g) a
0 |7 N1 y* }2 n/ u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。/ b4 T Y9 I( z% {5 f
( i4 a! X+ P- v( X; E# }8 }. ~8 q) C% I" c8 _
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