谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱（二）

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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：
, \2 O3 {! I( {* ^
+ j2 y) q$ m  D7 t4 \# c1.清除和初始化:
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。
3.绘制函数图:
# I3 [" J3 z  Q8 `2 ^8 E4.使用 ezplot 函数绘制了一个函数曲线，函数为 sin(10*pi*X)/X。
3 l: `5 A" Z% R5.这个函数是一个单变量函数，其自变量范围在[1,2]之间。
6.设置 x 轴标签为 '自变量/X'，y 轴标签为 '函数值/Y'。
8 T' w8 v, z" l- u7.定义遗传算法参数:
, A( d: T) i  P8 ^: D0 Z8.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。
9.FieldD 是一个区域描述器，指定了搜索空间的范围。
! W. Z  x# F" o$ S* a10.Chrom 是初始种群，通过 crtbp 函数生成。
11.优化过程:
6 C) {' L9 ~$ `( _$ p12.进入遗传算法的主要循环，其中 gen 用于计算代数。
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。
" w% F/ G, H, ^9 J8 `9 i14.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。
15.通过交叉 (recombin) 和变异 (mut) 操作产生子代。
$ A; b, b) ]) _+ F% `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。
17.每代最优解和最优值都被记录在 trace 数组中。
18.绘制进化图:
" b( J: Z0 n1 J19.在第二个图形窗口中，绘制了每代最优解的变化。
20.X轴是遗传代数，Y轴是最优解的值。
$ j' J6 D. g: }4 [21.输出最优解:
22.计算并输出最终的最优解值，包括 X 和 Y。
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。
' S( {9 g# ~7 h

* U5 ~; p  N* ]- w$ o( E+ k* ^

9 x- d* j0 i1 v( K, D, Z