遗传算法简单函数优化

最新推荐文章于 2025-05-27 09:43:21 发布

文宇肃然

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分类专栏： MATLAB深入理解高级教程（附源码）

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本文介绍了遗传算法的基本步骤和参数设定，包括编码长度、种群规模、交叉概率和变异概率的影响。遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算模型，通过适应度函数选择、交叉和变异操作来寻找优化解。在Matlab中，可以利用遗传算法工具箱如GATBX进行实现，设置目标函数和运行参数来解决如f(x)=x*sin(10*pi*x)+2.0的优化问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

%f(x)=11sin(6x)+7cons(5x),0<=x<=2*pi
%注意程序中num2gray函数和gray2num函数可以参照我上面的另外两个博文中有代码

%%初始化参数
L=16; %编码为16位二进制数
N=32; %初始种群规模
M=48; %M个中间体，运用算子选择出M/2对母体，进行交叉；对M个中间体进行变异
T=100; %进化代数
Pc=0.8; %交叉概率
Pm=0.03; %变异概率
%%将十进制编码成16位的二进制，再将16位的二进制转成格雷码
for i=1:1:N
   x1(1,i)=rand()*2*pi;
   x2(1,i)=uint16(x1(1,i)/(2*pi)*65535);
   grayCode(i,:)=num2gray(x2(1,i),L);
end
%% 开始遗传算子操作
for t=1:1:T
   y1=11*sin(6*x1)+7*cos(5*x1)
    fori=1:1:M/2
       [a,b]=min(y1) ;%找到y1中的最小值a，及其对应的编号b
       grayCodeNew(i,:)=grayCode(b,:);%将找到的最小数放到grayCodeNew中
       grayCodeNew(i+M/2,:)=grayCode(b,:);%与上面相同就可以有M/2对格雷码可以作为母体
       y1(1,b)=inf;%用来排除已找到的最小值
    end
    fori=1:1:M/2
       p=unidrnd(L);%生成一个大于零小于L的数，用于下面进行交叉

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