matlab與遺傳算法ppt課件-資料下載頁
2025-05-05 18:17本頁面
【正文】 。 遺傳算法子程序 Name: %交叉 function [newpop]=crossover(pop,pc) [px,py]=size(pop)。 newpop=ones(size(pop))。 for i=1:2:px1 if(randpc) cpoint=round(rand*py)。 newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)]。 ? newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)]。 else newpop(i,:)=pop(i)。 newpop(i+1,:)=pop(i+1)。 end end ? 變異 變異 (mutation)，基因的突變普遍存在于生物的進化過程中。變異是指父代中的每個個體的每一位都以概率 pm 翻轉(zhuǎn)，即由 “1”變?yōu)?“0”， 或由 “0”變?yōu)?“1”。遺傳算法的變異特性可以使求解過程隨機地搜索到解可能存在的整個空間，因此可以在一定程度上求得全局最優(yōu)解。 ? 遺傳算法子程序 Name: %變異 function [newpop]=mutation(pop,pm) [px,py]=size(pop)。 newpop=ones(size(pop))。 for i=1:px if(randpm) mpoint=round(rand*py)。 if mpoint=0 mpoint=1。 end newpop(i)=pop(i)。 if any(newpop(i,mpoint))==0 newpop(i,mpoint)=1。 ? else newpop(i,mpoint)=0。 end else newpop(i)=pop(i)。 end end ? 遺傳算法子程序 Name: %求出群體中適應(yīng)值最大的值 function [bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue) [px,py]=size(pop)。 bestindividual=pop(1,:)。 ? bestfit=fitvalue(1)。 for i=2:px if fitvalue(i)bestfit bestindividual=pop(i,:)。 bestfit=fitvalue(i)。 end end 主程序 遺傳算法主程序 Name: function genmain(popsize,n) chromlength=10。 %字符串長度（個體長度） pc=。 %交叉概率 ? pm=。 %變異概率 pop=initpop(popsize,chromlength)。 %隨機產(chǎn)生初始群體 for i=1:20 %20為迭代次數(shù) [objvalue]=calobjvalue(pop)。 %計算目標(biāo)函數(shù) fitvalue=calfitvalue(objvalue)。 %計算群體中每個個體的適應(yīng)度 [newpop]=selection(pop,fitvalue)。 %復(fù)制 [newpop]=crossover(pop,pc)。 %交叉 [newpop]=mutation(pop,pc)。 %變異 [bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue)。 %求出群體中適應(yīng)值最大的個體及其適應(yīng)值 y(i)=max(bestfit)。 n(i)=i。 ? pop5=bestindividual。 x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023。 pop=newpop。 end fplot(39。10*sin(5*x)+7*cos(4*x)39。,[0 10]) hold on plot(x,y,39。r*39。) hold off [z index]=max(y)。 %計算最大值及其位置 x=x(index)%計算最大值對應(yīng)的 x值 y=z 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 0 1 5 1 0505101520在 MATLAB命令串口輸入 genmain（ 20， 20）
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