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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:( Z' S& r. R. w7 s2 \
. ?$ [* z5 {2 r) T; d- B1.清除和初始化:
0 O6 {. O& i- _& F- i9 C* k0 [ }) f2.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。
% V! {1 ]. c8 _' D8 p S3.绘制函数图:% T/ Z" X0 M* v
4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线,函数为 sin(10*pi*X)/X。% C; _5 [8 s' U( D. s
5.这个函数是一个单变量函数,其自变量范围在[1,2]之间。$ U3 v/ d1 |6 D0 ^
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X',y 轴标签为 '函数值/Y'。% y0 r& |, X- t% J# c* {2 W" J5 {- j
7.定义遗传算法参数:
0 l/ @3 K5 V* f( s% g8.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。, i6 Z) C6 M5 {8 p3 V1 u' l. t: I, @
9.FieldD 是一个区域描述器,指定了搜索空间的范围。
+ K. |! O! r/ R9 q3 W+ C5 ^! S4 P10.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。
& @' d& O- z6 N9 e9 c5 @11.优化过程:
" ?; B$ h% N: Y! O2 Z12.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。
; p0 v5 j ~8 \2 b13.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 {& o8 o m7 }3 Y E) ]
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。1 I8 i* Y9 z5 R. i J! F; s( C4 g
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
[' V3 A# V& P. R' F- }) R- r16.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。
1 S4 E, ]1 z( a$ e7 o& q7 K17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。& h1 X! E Y9 F. Y: P
18.绘制进化图:/ Y5 M' h- B* P6 ^' w" @
19.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
V+ \- X$ {1 q) {! i7 V20.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。0 f( S( t, F% R/ D* _ ]) G7 G
21.输出最优解:
6 P7 i5 Y: i7 P+ {3 }* a. \9 s* e/ f22.计算并输出最终的最优解值,包括 X 和 Y。
) ]; e% V7 m* s7 l! U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。7 j) [2 ^# j# g Y$ |0 }: n
: g9 W& t' g$ C! I7 i. c& E6 G) g. N2 r: ~7 _& n& f3 ^
3 b# D- W4 Q. r3 ~8 N7 t5 }, }, n: O0 t, Q% n
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