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,...
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 ...
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 ...
Matlab的遗传算法工具箱(GA Toolbox)对常用的遗传运算进行集成,用户能方便调用,但是过度的封装也让该工具箱缺乏灵活性,某些问题最好还是编写算法源程序去解决。 Matlab7.0 Version的遗传算法工具箱有自带的遗传算法与直接搜索工具箱。 使用方法:直接在命令窗口中输入optimtool,在弹出的界面上填写相关参数和函数句柄或使用...
%适应度函数的matlab代码 function [sol,eval]=fitness(sol,options) numv=size(sol,2)-1; x=sol(1:numv); eval=f(x); eval=-eval; %遗传算法的matlab代码 bounds=ones(2,1)*[-5 5]; [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness') ...
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]
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,...
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:...
第一篇文章是遗传算法的生物学概念,暂时还没涉及算法。 遗传算法是模拟生物在自然环境下遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化算法。这里的生物是指类似猫,狗,老虎,人之类的比较高级的生物。 学过高中生物的人都知道(划掉),我们来复习一下高中生物的遗传部分。
(x); eval=-eval; %遗传算法的 matlab 代码 bounds=ones(2,1)*[-5 5]; [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness') 注:前两个文件存储为 m 文件并放在工作目录下,运行结果为 p= 0.0000 -0.0000 0.0055 大家可以直接绘出 f(x)的图形来大概看看 f(x)的最值是多少,也可是使用优化函数来验证...