计算智能-遗传算法

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