matlab-的遺傳算法實例(完整版)
【正文】 p]=crossover(pop,pc)[px,py]=size(pop)。newin=1。% 選擇復(fù)制% 選擇或復(fù)制操作是決定哪些個體可以進(jìn)入下一代。 %將二值域 中的數(shù)轉(zhuǎn)化為變量域 的數(shù)objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x)。endpop2=sum(pop1,2)。對于初學(xué)者，尤其是還沒有編程經(jīng)驗的非常有用的一個文件遺傳算法實例% 下面舉例說明遺傳算法 %% 求下列函數(shù)的最大值 %% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %% 將 x 的值用一個10位的二值形式表示為二值問題，一個10位的二值數(shù)提供的分辨率是每為 (100)/(2^101)≈ 。這樣產(chǎn)生的初始種群。% 計算目標(biāo)函數(shù)值% ，其公式采用本文示例仿真，可根據(jù)不同優(yōu)化問題予以修改。elsetemp=。 %如 fitvalue=[1 2 3 4]，則 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10] [px,py]=size(pop)。例如，假設(shè)2個父代個體x1，x2為：% x1=0100110% x2=1010001% 從每個個體的第3位開始交叉，交又后得到2個新的子代個體y1，y2分別為：% y1＝0100001% y2＝1010110% 這樣2個子代個體就分別具有了2個父代個體的某些特征。elsenewpop(i,:)=pop(i)。if mpoint=0mpoint=1。for i=2:pxif fitvalue(i)bestfitbestindividual=pop(i,:)。 %計算目標(biāo)函數(shù)fitvalue=calfitvalue(objvalue)。x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023。 eval=x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x)。,25,39。 【分析】種群大小10，最大代數(shù)1000，, 【程序清單】 ％源函數(shù)的matlab代碼 function [eval]=f(sol) numv=size(sol,2)。 [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,39?！締栴}】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0=x=9 【分析】選擇二進(jìn)制編碼，種群中的個體數(shù)目為10，二進(jìn)制編碼長度為20，, 【程序清單】 %編寫目標(biāo)函數(shù) function[sol,eval]=fitness(sol,options) x=sol(1)。maxGenTerm39。 遺傳算法實例2 【問題】在－5=Xi=5,i=1,2區(qū)間內(nèi)，求解 f(x1,x2)=20*exp(*sqrt(*(x1.^2+x2.^2)))exp(*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+。 %遺傳算法的matlab代碼 bounds=ones(2,1)*[5 5]。mutops是傳遞給變異函數(shù)的參數(shù)。fitness39。 x=sol(1:numv)。normGeo
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