2022年遗传算法Matlab源代码 .pdf
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1、function X,MaxFval,BestPop,Trace=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion) % X,MaxFval,BestPop,Trace=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion) % Finds a maximum of a function of several variables. % fga solves problems of the form: % max F(X) s
2、ubject to: LB = X = UB (LB=bounds(:,1),UB=bounds(:,2) % X - 最优个体对应自变量值% MaxFval - 最优个体对应函数值% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群% Trace - 每代最佳个体所对应的目标函数值% FUN - 目标函数% bounds - 自变量范围% MaxEranum - 种群的代数 ,取 50-500(默认 200) % PopSize - 每一代种群的规模;此可取50-200(默认 100) % pCross - 交叉概率 ,一般取 0.5-0.85 之间较好 (默认 0.8) % pMutati
3、on - 初始变异概率,一般取 0.05-0.2 之间较好 (默认 0.1) % pInversion - 倒位概率 ,一般取 0.050.3 之间较好 (默认 0.2) % options - 1*2 矩阵 ,options(1)=0 二进制编码 (默认 0),option(1)=0 十进制编码 ,option(2) 设定求解精度(默认 1e-4) T1=clock; %检验初始参数if nargin0) error(数据输入错误 ,请重新输入 :); end % 定义全局变量global m n NewPop children1 children2 VarNum % 初始化种群和变量pre
4、cision = options(2); bits = ceil(log2(bounds(:,2)-bounds(:,1) ./ precision);%由设定精度划分区间VarNum = size(bounds,1); Pop = InitPop(PopSize,bounds,bits,options);% 初始化种群m,n = size(Pop); fit = zeros(1,m); NewPop = zeros(m,n); children1 = zeros(1,n); children2 = zeros(1,n); pm0 = pMutation; BestPop = zeros(Ma
5、xEranum,n);% 分配初始解空间BestPop,Trace Trace = zeros(1,MaxEranum); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 10 页 - - - - - - - - - Lb = ones(PopSize,1)*bounds(:,1); Ub = ones(PopSize,1)*bounds(:,2); %二进制编码采用多点交叉和均匀交叉,并逐步增大均匀交叉概率%浮点编码采用离散交叉(前期)、算术交叉(中期) 、AEA 重组
6、(后期)OptsCrossOver = ones(1,MaxEranum)*options(1);. round(unidrnd(2*(MaxEranum-1:MaxEranum)/MaxEranum); %浮点编码时采用两种自适应变异和一种随机变异(自适应变异发生概率为随机变异发生的2 倍)OptsMutation = ones(1,MaxEranum)*options(1);unidrnd(5,1,MaxEranum); if options(1)=3 D=zeros(n); CityPosition=bounds; D = sqrt(CityPosition(:, ones(1,n) -
7、 CityPosition(:, ones(1,n).2 +. (CityPosition(:,2*ones(1,n) - CityPosition(:,2*ones(1,n).2 ); end %= % 进化主程序% %= eranum = 1; H=waitbar(0,Please wait.); while(eranum0,1 ,Pop-(Pop-Lb)./(Ub-Lb) end switch round(unifrnd(0,eranum/MaxEranum)%进化前期尽量使用实行锦标赛选择,后期逐步增大非线性排名选择case 0 selectpop=TournamentSelect(P
8、op,fit,bits);% 锦标赛选择case 1 selectpop=NonlinearRankSelect(Pop,fit,bits);%非线性排名选择end 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 10 页 - - - - - - - - - CrossOverPop=CrossOver(selectpop,pCross,OptsCrossOver(eranum,:);% 交叉MutationPop=Mutation(CrossOverPop,fit,pM
9、utation,VarNum,OptsMutation(eranum,:); %变异InversionPop=Inversion(MutationPop,pInversion);%倒位%更新种群if options(1)=1 Pop=Lb+InversionPop.*(Ub-Lb);%还原 Pop else Pop=InversionPop; end pMutation=pm0+(eranum3)*(pCross/2-pm0)/(eranum4); %逐步增大变异率至1/2 交叉率percent=num2str(round(100*eranum/MaxEranum); waitbar(eran
10、um/MaxEranum,H,Evolution complete ,percent,%); eranum=eranum+1; end close(H); % 格式化输出进化结果和解的变化情况t=1:MaxEranum; plot(t,Trace,t,Meanfit); legend(解的变化 ,种群的变化 ); title( 函数优化的遗传算法); xlabel(进化世代数 ); ylabel(每一代最优适应度); MaxFval,MaxFvalIn=max(Trace); if options(1)=1|options(1)=3 X=BestPop(MaxFvalIn,:); elseif
11、 options(1)=0 X=b2f(BestPop(MaxFvalIn,:),bounds,bits); end hold on; plot(MaxFvalIn,MaxFval,*); text(MaxFvalIn+5,MaxFval,FMAX= num2str(MaxFval); str1=sprintf( Best generation:n %dnn Best X:n %snn MaxFvaln %fn,. MaxFvalIn,num2str(X),MaxFval); disp(str1); % -计时T2=clock; elapsed_time=T2-T1; if elapsed_t
12、ime(6)0 elapsed_time(6)=elapsed_time(6)+60; elapsed_time(5)=elapsed_time(5)-1; end if elapsed_time(5)1 时,b(i)=mod(a(i-1)+a(i),2) %其中原二进制串:a(1)a(2).a(n),Gray 串:b(1)b(2).b(n) initpop(i,:)=pop(1:end-1); end initpop(popsize,:)=ones(1,len);%The whole one encoding individual else for i=1:popsize initpop(i
13、,:)=randperm(numVars);% 为 Tsp问题初始化种群end end % - 二进制串解码- function fval = b2f(bval,bounds,bits) % fval - 表征各变量的十进制数% bval - 表征各变量的二进制编码串% bounds - 各变量的取值范围% bits - 各变量的二进制编码长度scale=(bounds(:,2)-bounds(:,1)./(2.bits-1); %The range of the variables numV=size(bounds,1); cs=0 cumsum(bits); for i=1:numV a=
14、bval(cs(i)+1):cs(i+1); fval(i)=sum(2.(size(a,2)-1:-1:0).*a)*scale(i)+bounds(i,1); end % - 选择操作- 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页,共 10 页 - - - - - - - - - % 采用基于轮盘赌法的非线性排名选择% 各个体成员按适应值从大到小分配选择概率:% P(i)=(q/1-(1-q)n)*(1-q)i, 其中P(0)P(1).P(n), sum(P(i)=1
15、 function NewPop=NonlinearRankSelect(OldPop,fit,bits) global m n NewPop fit=fit; selectprob=fit/sum(fit);% 计算各个体相对适应度(0,1) q=max(selectprob);% 选择最优的概率x=zeros(m,2); x(:,1)=m:-1:1; y x(:,2)=sort(selectprob); r=q/(1-(1-q)m);% 标准分布基值newfit(x(:,2)=r*(1-q).(x(:,1)-1);%生成选择概率newfit=0 cumsum(newfit);%计算各选择概
16、率之和rNums=rand(m,1); newIn=1; while(newInnewfit),:); newIn=newIn+1; end % - 锦标赛选择 (含精英选择 ) - function NewPop=TournamentSelect(OldPop,fit,bits) global m n NewPop num=floor(m./2.(1:10); num(find(num=0)=; L=length(num); a=sum(num); b=m-a; PopIn=1; while(PopIn1 NewPop(sum(num)+1):(sum(num)+b-1),:)=OldPop
17、(unidrnd(m,1,b-1),:); end GlobalMaxfit,I=max(fit);%保留每一代中最佳个体NewPop(end,:)=OldPop(I,:); % - 交叉操作- function NewPop=CrossOver(OldPop,pCross,opts) global m n NewPop r=rand(1,m); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页,共 10 页 - - - - - - - - - y1=find(r=pCross
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