%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%标准遗传算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化参数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clearall;%清除所有变量closeall;%清图clc;%清屏NP=50;%种群数量L=20;%二进制数串长度Pc=0.8;%交叉率Pm=0.1;%变异率G=50;%最大遗传代数Xs=10;%上限...
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...
以下是一个简单的遗传算法的 MATLAB 代码示例: 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_va...
1.2谢菲尔德遗传算法工具箱 1.工具箱简介 谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。该工具箱是用MATLAB高级语言编写的,对问题使用M文件编写,可以看见算法的源代码,与此匹配的是先进的MATLAB数据分析、可视化工具、特殊目的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。...
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...
遗传算法介绍并附上Matlab代码 1、遗传算法介绍 遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型，一种不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个基本上是最优...