matlab與遺傳算法ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-01 18:17 本頁面
【文章內容簡介】 iiii FFp1/用轉輪方法進行選擇 交叉算子 ? 配對策略：隨機配對，即將 M個個體隨機組成 ? 隨機設置交叉點 ? 單點交叉 ? 雙點交叉與多點交叉 ? ?2/M? 均勻交叉 ? 算術交叉 兩個個體線性組合而產生兩個新的個體 變異算子 ? 基本位變異 ? 均勻變異： 依次指定個體編碼中的每個基因座為變異點，并以變異概率 Pi從對應基因的取值范圍中取一隨機數來代替原有基因值，例如： 遺傳算法的運行參數 ? 遺傳算法中需要選擇的運行參數主要有 ? 個體編碼串長度 L 與精度有關 ? 群體大小 M 一般 20——100 ? 交叉概率 Pi 一般取較大 —— ? 變異概率 Pm 建議 ? 終止代數 T 1001000 ? 代溝 G 每一代群體中被替換掉的個體在全部個體中的所占百分率例如 G= MATLAB遺傳算法工具箱 2. gatbx工具箱 3. gads工具箱 Gaot主要函數列表 gatbx工具箱函數列表 Gads 工具箱 ?基于圖形用戶界面 ?基于 .M文件編寫的函數文件 適應度函數 變量個數 約束條件 圖形選項 運行狀態(tài)顯示區(qū) 尺度變換 選擇函數 繁殖選項 變異選項 交叉選項 算法停止條件 遷移參數 運算參數設定 混合函數選項 ? 遺傳算法搜索函數最小值 [x,fval,exitFlag,output,population,scores] = ga(FUN,GenomeLength,Aineq,Bineq,Aeq,Beq,LB,UB,nonlcon,options) X:適應點值 fval:適應度函數在 x點處的函數值 FUN：適應函數 GenomeLength：個體基因長度 Aineq,Bineq,Aeq,Beq， nonlcon：約束條件參數 LB,UB： x的下界、上界 ? Options：算法參數結構體常，通過gaoptimset函數來設定 實例演示 以 Rastringrin函數為例演示matlab遺傳算法工具箱的使用 f=20+x.^210*cos(2*pi*x)+y.^210*cos(2*pi*y), =x,y= 直接在 matlab命令行里輸入 rafitness 運行結果： x = * fval = 0 GUI圖形界面 直接在 Fitness funtion框里輸入@rastriginsf；輸入變量個數為 2，設定繁殖代數為 150代。 在 plot區(qū)里可以勾選希望看到的結果圖像 …… 設置完參數之后點擊 start按鈕就可以運行了 GUI演示圖： 運行結果： 遺傳算法實例示范 作者：張健 函數優(yōu)化實例 ? 求函數 f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) 的最大值，其中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位的二值數提供的分辨率是每為 (100)/(2^101)≈ 。 ? 將變量域 [0,10] 離散化為二值域 [0,1023], x=10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一個二值數。 ? ? ， 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))。 % rand隨機產生每個單元為 0或 1，行數為 popsize，列數為chromlength的矩陣。 這樣產生的初始種群。 ? ? 遺傳算法子程序 Name: %產生 [2^n 2^(n1) ... 1] 的行向量，然后求和，將二進制轉化為十進制 function pop2=decodebinary(pop)
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