菜鸟学matlab之智能算法（3）————————遗传算法的介绍及代码实现

最新推荐文章于 2023-03-20 22:11:47 发布
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分类专栏： matlab 文章标签： matlab 遗传算法
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博客主要围绕算法展开概述，涉及遗传算法。遗传算法是信息技术领域重要算法，在诸多方面有应用。

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一.算法概述
遗传算法MATLAB源代码
01-21
遗传算法的MATLAB源代码，用MATLAB2018a测试，亲测可用。
智能算法之Matlab实现（1）——遗传算法（1）
weixin_30819163的博客
11-23 404
遗传算法的过程在这里先不介绍了，可能在接下来的几篇文章会介绍，这里介绍些实用的。 （1）Sheffield遗传算法工具箱的安装 我共享了下修改过文件名和后缀名的原版工具箱，地址为：http://pan.baidu.com/s/1inVKE 安装方法： 将整个文件夹复制到matlab安装文件夹中的toolbox文件夹 例如：C:\Program Files\MATLAB\R2013b\to...
遗传算法matlab源代码
02-01
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法可以解决多种优化问题，如：TSP问题、生产调度问题、轨道优化问题等，在现代优化算法中占据了重要的地位，本例使用遗传算法求解最优解。
遗传算法matlab源码
04-11
上学选修智能算法课程的时候自己实现的matlab代码，现在工作的时候用又翻到了，又拿出来做参考，也给大家分享一份，希望对你也有用
MATLAB遗传算法源代码
08-15
遗传算法MATLAB的实现，对于交叉，变异，选择，复制进行了编程，能够实际的解决遗传算法的问题。例如全国大学生数学建模竞赛2011年B题的实现。
matlab求解遗传算法的源代码
08-08
matlab求解遗传算法的源代码，包含十余种，例如选址分配，路径等
Matlab遗传算法
04-29
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，本文介绍了一种基于Matlab的遗传算法实例。 (An example of genetic algorithm based on Matlab)
“群体智能算法”Matlab工具箱 Version3.0 正式版
01-11
1、集成了八种种群体智能算法：'PPNGA','SFLA','MSFLA','AF-SFLA','PSO','ABC','DEr1','DEb2' % 2、适应度函数开放了一个参数Parmaters，接收本文件Options.Parmaters传递的参数，实例参见m文件F3_Rastrigin.m % 3、本程序设置了三个终止条件，终止条件3是必需的；终止条件1,2是可选的，不需要时隐去代码即可 % 4、在优化参数设置中，小种群设置与大种群设置各有优势，实际工程问题不一定哪一种设置更好，要根据实验结果来确定 % 5、在算法参数设置中，缺省设置一般不需要改动，除非在原理上对改动所引起的结果变动有着更深入的理解
遗传算法-matlab代码
11-20
该程序详细的描述了遗传算法的整个过程，对于遗传算法的学习具有很好的理解
遗传算法MATLAB代码
11-08
简单的遗传算法，计算函数最值. function ga_main() % 遗传算法程序 % n-- 种群规模% ger-- 迭代次数% pc--- 交叉概率% pm-- 变异概率 % v-- 初始种群（规模为n）% f-- 目标函数值% fit-- 适应度向量 % vx-- 最优适应度值向量% vmfit-- 平均适应度值向量 clear all; close all; clc;%清屏 tic;%计时器开始计时 n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数 %以上为经验值，可以更改。 % 生成初始种群 v=init_population(n,22); %得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵 [N,L]=size(v); %得到初始规模行，列 disp(sprintf(&#39;Number of generations:%d&#39;,ger)); disp(sprintf(&#39;Population size:%d&#39;,N)); disp(sprintf(&#39;Crossover probability:%.3f&#39;,pc)); disp(sprintf(&#39;Mutation probability:%.3f&#39;,pm)); %sprintf可以控制输出格式 % 待优化问题 xmin=0;xmax=9; %变量X范围 f=&#39;x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)&#39;; % 计算适应度，并画出初始种群图形 x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。 fit=eval(f);%eval转化成数值型的 %计算适应度 figure(1);%打开第一个窗口 fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图 grid on;hold on; plot(x,fit,&#39;k*&#39;);%作图,画初始种群的适应度图像 title(&#39;(a)染色体的初始位置&#39;);%标题 xlabel(&#39;x&#39;);ylabel(&#39;f(x)&#39;);%标记轴 % 迭代前的初始化 vmfit=[];%平均适应度 vx=[]; %最优适应度 it=1; % 迭代计数器 % 开始进化 while it<=ger %迭代次数 0代 %Reproduction(Bi-classist Selection) vtemp=roulette(v,fit);%复制算子 %Crossover v=crossover(vtemp,pc);%交叉算子 %Mutation变异算子 M=rand(N,L)<=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量 %M(1,:)=zeros(1,L); v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2. NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反 %这里是点乘 %变异 %Results x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值 fit=eval(f); %计算数值 [sol,indb]=max(fit);% 每次迭代中最优目标函数值，包括位置 v(1,:)=v(indb,:); %用最大值代替 fit_mean=mean(fit); % 每次迭代中目标函数值的平均值。mean求均值 vx=[vx sol]; %最优适应度值 vmfit=[vmfit fit_mean];%适应度均值 it=it+1; %迭代次数计数器增加 end
遗传算法的matlab程序代码
01-31
之前学习遗传算法时候用的程序，相信会对某些同学有帮助的。matlab的程序
基于Matlab实现遗传算法（附上50个案例源码）
m0_62143653的博客
03-20 3万+
基于Matlab实现遗传算法（附上50个案例源码）
利用遗传算法 求解TSP问题 matlab 源代码
weixin_43873567的博客
11-29 3111
function main() clear; clc; %城市坐标 a=importdata('data.txt',','); a=a/1000; x=a(:,1)';x(end+1)=a(1,1); y=a(:,2)';y(end+1)=a(1,2); n=0:50; x=cos(2*pi*n/50); y=sin(2*pi*n/50); %初始方式数目 %城市数目 n=length(x)-1;...
【老生谈算法】matlab实现遗传算法源码——遗传算法
m0_53407570的博客
08-07 196
对于函数优化问题，一般来说，有两种编码方式，一是实数编码，一是二进制编码，两者各有优缺点，二进制编码具有稳定性高、种群多样性大等优点，但是需要的存储空间大，需要解码过程并且难以理解；设种群大小为pop_size，每个染色体或个体的长度为chromo_size，种群的大小决定了种群的多样性，而染色体的长度则是由前述的编码过程决定的。以轮盘赌的方式选择个体。大部分函数优化问题都可以写成求最大值或者最小值的形式，为了不是一般性，我们可以将所有求最优值的情况都转换成求最大值的形式，例如，求函数f(x)的最大值，..
遗传算法matlab源程序
09-18
遗传算法matlab源程序，其中genmain为主程序，其余为调用函数
matlab遗传算法源程序,matlab遗传算法源程序
weixin_42191440的博客
03-17 679
matlab遗传算法源代码function Main()%定义全局变量global VariableNumPOPSIZE MaxGens PXOVERPMutationVariableNum=3%变量个数POPSIZE=50 %种群大小MaxGens=1000 %种群代数PXOVER=0.8 %交叉概率PMutation=0.2%变异概率%读取数据文件loa...
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