初始种群:基本遗传算法(SGA)采用随机方法生成若干个个体的集合,该集合称为初始种群。初始种群中个体的数量称为种群规模。 2、适应度函数 遗传算法对一个个体(解)的好坏用适应度函数值来评价,适应度函数值越大,解的质量越好。适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力,也是进行自然选择的唯一标准,它的设计应结合求解问题...
我们可以看到函数在[0,20]区域内大约在X = 19的位置取得最大值,我们用遗传算法来求解。 可以看到,大约在11代的时候就能找到最优解,可见遗传算法的强大之处。 注:实现代码见文末 五、遗传算法的应用实例二:解决TSP问题 当然,寻找函数的极值还是不能凸显出遗传算法的强大之处。检验优化算法还是得用TSP 来检...
遗传算法经典实例matlab代码_遗传算法编码方式 一、遗传算法概述 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰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。该算法简单、通用,鲁棒性强,适于并行处理。 二、遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复...
遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中,染色体对应的是数据或数组,通常是由一维的串结构数...
matlab 复制代码 % 遗传算法参数设置 pop_size = 50; % 种群大小 num_vars = 10; % 变量数目 num_generations = 100; % 进化的代数 mutation_rate = 0.01; % 变异率 crossover_rate = 0.8; % 交叉率 % 初始化种群 population = rand(pop_size, num_vars); % 开始进化 for i = 1:num_generations...
%遗传算法子程序%Name: decodechrom.m%将二进制编码转换成十进制 function pop2=decodechrom(pop,spoint,length) pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1); pop2=decodebinary(pop1); %2.2.3计算目标函数值%calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算,其公式采用本文示例仿真,可根据不同优化问题予以修改。%...
遗传算法是一种优化算法,用于在给定的搜索空间中寻找最优解。在Matlab中,可以通过以下代码编写一个基本的遗传算法: % 初始种群大小 Npop = 100; % 搜索空间维度 ndim = 2; % 最大迭代次数 imax = 100; % 初始化种群 pop = rand(Npop, ndim); % 最小化目标函数 fun = @(x) sum(x.^2); for i...
• 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域...