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遗传算法来寻找二元函数的最大值。以下是代码的详细解释:: s9 n! I* [& v) k! G6 a
8 L( B: C) @/ Z$ U) `) H0 z, I
3.绘制函数图:
3 W; t* n# W3 R) ?/ u. e) P5 p0 E1 M7 l4.使用 ezmesh 函数绘制了一个函数曲面,函数为 y*sin(2*pi*x) + x*cos(2*pi*y)。
' L. e6 `' n# w5.这个函数是一个在给定范围内([lbx, ubx]和[lby, uby])的二元函数,表示为 F(x, y)。
( L, m2 T) R. G6.定义遗传算法参数:
9 i- |9 T; ?* P! e% M' T* U H7.定义了一系列遗传算法参数,包括种群大小 (NIND)、最大代数 (MAXGEN)、二进制位数 (PRECI)、代沟 (GGAP)、交叉概率 (px)、变异概率 (pm) 等。( N+ w8 v# ?& r" O# j' [
8.FieldD 是一个区域描述器,指定了种群的搜索范围。
}: D: L% h+ f/ `' U3 n* n3 J9.Chrom 是初始种群,通过 crtbp 函数生成。( V* O, |: S# P6 C
10.优化过程:
! H+ f0 o" k7 U: d& n( j) I2 E5 U11.进入遗传算法的主要循环,其中 gen 用于计算代数。3 V* i) O+ ]; t+ r3 ?7 K$ x7 ]' [
12.将二进制种群转化为实数值 (XY),计算每个个体的目标函数值。( ~5 R( p% O, t' ]3 N3 o" _( r
13.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。
# g7 D& K* Z6 r) r1 Y8 p14.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。1 q9 I9 a% \0 h% E5 h5 V) y
15.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。
$ i$ k% H( A' ^8 y, W$ O2 `16.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。: |+ |2 P! M/ J/ {5 e( l
17.绘制进化图:
& ^1 Z, U) `' d) a* g18.在第二个图形窗口中,绘制了每代最优解的变化。
N& d. X7 \5 o% s7 f3 k. a4 Y19.X轴是遗传代数,Y轴是最优解的值。$ k$ k( A: N7 }" A, B7 }- s( d
20.输出最优解:
3 C$ K/ V7 x9 E: O21.计算并输出最终的最优解值,包括 X、Y 和 Z。& E: {& ?5 |, ~
这段代码的主要目的是使用遗传算法来寻找二元函数的最大值,然后绘制了进化过程和最终的最优解。遗传算法被用于寻找函数 F(x, y) 的最大值,其中 F 由给定的函数表达式定义。
* J; Z. y, @) d0 l1 b: w
9 @. r! p4 ]/ D8 ?6 ?/ a3 B- E7 c% b8 r) R8 N5 ~3 v. y. ?* Q
2 f+ c' Y0 G2 s! F5 @: z& H7 K/ L4 [7 }
* U8 i7 V* G# f0 H/ }/ e( w
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