matlab-的遺傳算法實例-資料下載頁
2024-08-13 22:52本頁面
【正文】 ops是傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)。mutops是傳遞給變異函數(shù)的參數(shù)?！締栴}】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0=x=9 【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數(shù)目為10，二進制編碼長度為20，, 【程序清單】 %編寫目標函數(shù) function[sol,eval]=fitness(sol,options) x=sol(1)。 eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)。 % initPop=initializega(10,[0 9],39。fitness39。)。%生成初始種群，大小為10 [x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],39。fitness39。,[],initPop,[1e6 1 1],39。maxGenTerm39。,25,39。normGeomSelect39。,... [],[39。arithXover39。],[2],39。nonUnifMutation39。,[2 25 3]) %25次遺傳迭代 運算借過為：x = (，f（x）) 注：遺傳算法一般用來取得近似最優(yōu)解，而不是最優(yōu)解。 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)))+。 【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)。 x=sol(1:numv)。 eval=20*exp(*sqrt(sum(x.^2)/numv)))exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+。 %適應度函數(shù)的matlab代碼 function [sol,eval]=fitness(sol,options) numv=size(sol,2)1。 x=sol(1:numv)。 eval=f(x)。 eval=eval。 %遺傳算法的matlab代碼 bounds=ones(2,1)*[5 5]。 [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,39。fitness39。) 注：前兩個文件存儲為m文件并放在工作目錄下，運行結(jié)果為 p = 大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優(yōu)化函數(shù)來驗證。matlab命令行執(zhí)行命令： fplot(39。x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)39。,[0,9]) evalops是傳遞給適應度函數(shù)的參數(shù)，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結(jié)束函數(shù)時傳遞個maxGenTerm的參數(shù)，即遺傳代數(shù)。xoverops是傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)。mutops是傳遞給變異函數(shù)的參
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