一、算法介绍
1、算法科学定义
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。
2、算法过程
二、代码实现
% Optimizing a function using Simple Genetic Algorithm with elitist preserved
%Max f(x1,x2)=100*(x1*x1-x2).^2+(1-x1).^2; -2.0480<=x1,x2<=2.0480
%下面为代码。函数最大值为3904.9262,此时两个参数均为-2.0480,有时会出现局部极值,此时一个参数为-2.0480,一个为2.0480。变
%异概率pm=0.05,交叉概率pc=0.8。
clc;clear all;
format long;%设定数据显示格式
%初始化参数
T=500;%仿真代数
N=80;% 群体规模
pm=0.05;pc=0.8;%交叉变异概率
umax=30;umin=-30;%参数取值范围
L=10;%单个参数字串长度,总编码长度Dim*L
Dim=5;%Dim维空间搜索
bval=round(rand(N,Dim*L));%初始种群,round函数为四舍五入
bestv=-inf;%最优适应度初值
funlabel=1; %选择待优化的函数,1为Rastrigin,2为Schaffer,3为Griewank
Drawfunc(funlabel);%画出待优化的函数,只画出二维情况作为可视化输出
%迭代开始
for ii=1:T
%解码,计算适应度
for i=1:N %对每一代的第i个粒子
for k=1:Dim
y(k)=0;
for j=1:1:L %从1到L,每次加以1
y(k