遗传算法的matlab实现

最新推荐文章于 2023-06-10 13:02:34 发布

cighao

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分类专栏： matlab 算法文章标签： matlab 遗传算法优化算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cighao/article/details/49611681

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该代码展示了如何在MATLAB中使用遗传算法进行优化。通过定义适应度函数、种群参数、交叉和变异概率等，实现种群初始化、轮盘赌选择、交叉和变异操作，最终找到目标函数的最优解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

function [xv,fv]=myGA(fitness,a,b,NP,NG,Pc,Pm,eps)
% fitness:待优化的目标函数
% a:自变量的下界
% b:自变量的上界
% NP:种群个体数20-100
% NG:最大进化代数100-500
% Pc:杂交概率0.4-0.99
% Pm:变异概率0.0001-0.1
% eps:自变量离散精度
% xm:目标函数取最小值时的自变量值
% fv:目标函数的最小值
L=ceil(log2((b-a)/eps+1));      %根据离散精度确定二进制编码需要的码长
x=zeros(NP,L);
for i=1:NP
    x(i,:)=Initial(L);                %种群初始化
    fx(i)=fitness(Dec(a,b,x(i,:),L)); %个体适应值
end
for i=1:NG
    sumfx=sum(fx);          %所有个体适应值之和
    Px=fx/sumfx;            %所有个体适应值的平均值
    PPx(1)=Px(1);
    for i=2:NP              %用于轮盘赌策略的概率累加
        PPx(i)=PPx(i-1)+Px(i);
    end
    for i=1:NP
        sita=rand();
        for n=1:NP
            if sita<=PPx(n)
                SelFather=n;  %根据轮盘赌策略确定的父亲
                break;
            end
        end
        Selmother=floor(rand()*(NP-1))+1;  %随机选择母亲   
        posCut=floor(rand()*(L-2))+1;     %随机确定交叉点
        r1&#

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