matlab-的遺傳算法實例-免費閱讀
【正文】 x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)39。 x=sol(1:numv)。],[2],39。%生成初始種群，大小為10 [x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],39。,[0,9]) evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。 eval=f(x)。nonUnifMutation39。fitness39。r*39。 %求出群體中適應值最大的個體及其適應值y(i)=max(bestfit)。 %交叉概率pm=。endend% 求出群體中最大得適應值及其個體%遺傳算法子程序%Name: %求出群體中適應值最大的值function [bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue)[px,py]=size(pop)。%遺傳算法子程序%Name: %變異function [newpop]=mutation(pop,pm)[px,py]=size(pop)。for i=1:2:px1if(randpc)cpoint=round(rand*py)。newin=newin+1。% 根據方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，選擇步驟：% 1） 在第 t 代，由（1）式計算 fsum 和 pi % 2） 產生 {0,1} 的隨機數 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，則第 k 個個體被選中% 4） 進行 N 次2）、3）操作，得到 N 個個體，成為第 t=t+1 代種群%遺傳算法子程序%Name: %選擇復制function [newpop]=selection(pop,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue)。Cmin=0。本例為1)，% 參數1ength表示所截取的長度（本例為10）。 %% %% 編程%% (編碼)% ，popsize表示群體的大小，chromlength表示染色體的長度(二值數的長度)，% 長度大小取決于變量的二進制編碼的長度(在本例中取10位)。%遺傳算法子程序%Name: %初始化function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength))。%遺傳算法子程序%Name: %將二進制編碼轉換成十進制function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)pop1=pop(:,spoint:spoint+length1)。[px,py]=size(objvalue)。 %求適應值之和fitvalue=fitvalue/totalfit。elsefitin=fitin+1。newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)]。newpop=on
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