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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;( l" L0 C5 ]6 E3 E
这是一个MATLAB代码段,用于实现遗传算法。以下是代码的解释:+ ~) N) O9 l+ x9 n9 x/ F
& t+ S. D8 o8 h1 F1 W1.遗传算法参数:/ G' s7 d& K% ?9 [8 ^
2.maxgen:进化代数,表示算法将执行多少代。, b$ o9 \8 E* R; W% U4 q7 |
3.sizepop:种群规模,即每一代中的个体数量。
3 B. F. h9 T# K' v, L- U. a4.pcross:交叉概率,表示个体进行交叉操作的概率。6 l$ o* v- W: v+ h4 [3 h# X
5.pmutation:变异概率,表示个体进行变异操作的概率。6 j- |% }7 h+ T: X6 P: h
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。, E) S% ?/ j, N# a; ]3 I
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。
9 Q( d4 v1 Q. U+ L: K6 x$ D8.个体初始化:6 W6 m2 \$ v' E0 L' n/ S5 w* w
9.创建一个结构体 individuals 来存储种群中的个体。
9 n0 h2 L( ]: n0 q+ a, ]10.avgfitness 和 bestfitness 用于存储种群的平均适应度和最佳适应度。* l, {# S. y4 F
11.bestchrom 存储适应度最好的染色体。4 B2 \# u6 w2 ?7 x
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。! R5 m" C, J1 ?4 E& H
13.进化开始:8 U2 L/ y$ r$ y2 E1 [
14.进入遗传算法的主要循环,其中 i 表示当前的代数。
) a: _# Z! N" |5 d15.选择操作:使用选择操作函数 Select 来选择新一代的个体。
. @! f& x; P! b- M3 Y5 O0 v16.计算新一代的平均适应度。6 c6 a+ n8 k$ v, } U2 o
17.交叉操作:使用交叉操作函数 Cross 来进行交叉操作。
: M# `8 w& q. h6 V8 o18.变异操作:使用变异操作函数 Mutation 来进行变异操作。
" w/ p- j5 l. K: s: E19.如果 i 能被10整除,执行非线性操作(nonlinear)。6 v0 Z+ M3 c3 u* ]5 J3 v
20.计算新一代的个体的适应度。* e5 q' j$ J5 U9 X8 f' x
21.找到最佳个体:
3 {7 d& Q8 z+ F* M8 K1 q( R' _. W22.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。
7 R, X5 Q, q. @$ W+ C23.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。; ^1 ` W9 e* W
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。! }1 B, ~) j! q& I8 w% ~8 N+ u
25.记录进化过程:2 K e1 p! O4 `/ h4 P2 z; j
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。
, O' W j( A: d9 J5 @. @. l z& r5 `7 `9 l4 ~. y- Q5 @ x9 Z' O7 m
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。
9 }8 b, K5 }3 Q' q5 L f, Q9 F# j0 D; h' r
; O7 d( t; J) Z. I6 l5 y |
zan
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