MATLAB---遗传算法及Simulink延时模块实例 clc tic %%参数初始化 maxgen=100; %进化代数,即迭代次数,初始预定值选为100 sizepop=200; %种群规模,初始预定值选为100 pcross=0.9; %交叉概率选择,0和1之间,一般取0.9 pmutation=0.01; %变异概率选择,0和1之间,一般取0.01 individuals=struct('fitness',zeros(1,...
优化结束后,其适应度进化曲线如下图所示,优化结果为 \(x = 7.8567\),函数 \(f(x)\)的最大值为 \(24.86\)。 MATLAB 源程序如下: %%%%%%%%%%%%%%%标准遗传算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化参数%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all; %清除所有变量 close all; %清图 ...
遗传算法实例(Matlab实现) 遗传算法优化函数y=10*sin(5*x)+7*abs(x-5)+10,这个函数图像为: 下面看代码: (1)首先看主函数 + View Code (2)下面看二进制种群生成的方法 + View Code (3)下面看如何把二进制返回对应的十进制 + View Code (4)下面看计算适应度函数: + View Code (5)如何选择新的个体...
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 核心函数: (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 ...
五、遗传算法编程实例(MATLAB) 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。
在MATLAB中,遗传算法GA工具箱可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题。今天主要是以实际的例子详细讲解遗传算法GA工具箱求解非线性规划。 MATLAB中,非线性规划模型的写法如下:
非线性约束函数和需要在MATLAB中编写为如下格式(写在一个function里) function [c, ceq] = 函数名(x) 1. 参数和返回值解释: x即为自变量的值,为行向量。c即不等式约束的函数值,是列向量(可以存在多个约束)。ceq即等式约束函数的函数值,同样是列向量(可以存在多个约束) ...
1、遗传算法程序(一): 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!function BestPop,Trace=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % BestPop,Trace=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,...
Matlab提供的遗传算法工具箱,主要分为两个函数:gaoptimset()函数和ga()函数. gaoptimset()函数是用于设置遗传算法的一些参数的,可以不设置。若不设置,就使用默认参数。ga()函数是调用遗传算法对优化问题进行计算。 1. 第一步:设置遗传算法的一些函数—gaoptimset()函数的使用(第一步:设置参数) ...
遗传算法Matlab实现(实例)例一:求最大值 如果把负号改为正号则为求解最小值。另：在plots选项卡中选择需要显示的图形结果。例二：求解线性规划问题 [00][46;26;01][120;72;10][][][21]