二、matlab实现遗传算法 %%%% 遗传算法的主程序main.mclcclearallcloseallmaxgen=100;% 最大的迭代次数sizepop=50;% 种群的大小pcross=0.6;% 交叉率pmutation=0.01;% 变异率lenchrom=[111];% 染色体的形式,求y=x1^2+x2^2+x3^2bound=[-5,5;-5,5;-5,5];% x1, x2, x3的取值范围individuals=struct...
通过百度网盘下载Matlab第三方遗传算法Sheffield工具箱,下载解压后得到gatbx文件夹。: !!链接:https://pan.baidu.com/s/1K-PB9-CXER6XeEnKG2260A?pwd=lxb1提取码:lxb1 在Matlab命令行中输入matlabroot可以得到系统中Matlab的根目录,我使用的是Ubuntu系统,输出结果如下图所示: 然后将下载的gatbx文件夹放到/home/li...
fittest.m(选择优秀父代个体) crossover.m (交叉遗传) mutation.m (变异) select.m (筛选出下一代种群,锦标赛选择法) plot_ga.m (画图,显示优化过程) 目录 1,算法原理以及形象解释 2,参数编码 3,算法框架 4,代码 MATLAB 1,算法原理以及形象解释 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是仿生物智能优化算法,...
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...
MATLAB工具箱遗传算法使用方法 案例 求下列函数的最小值: 约束条件如下: ,的取值范围为:-100~100 ,的取值范围为:0~10 MATLAB代码 1.首先创建函数optimization.m %首先要先不等式转换为标准形式 %f:目标函数 %A,b:线性不等式约束 %lb,ub:决策变量上下界...
MATLAB代码: %%遗传算法参数设置 pop_size=50;%种群大小 chrom_length=5;%染色体长度 max_gen=100;%最大迭代次数 pc=0.8;%交叉概率 pm=0.1;%变异概率%%生成初始种群,使用代码时需根据实际问题数据设置 pop=rand(pop_size,chrom_length);%随机生成初始种群 ...
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 ...
详细的遗传算法原理不再赘述,百度即可找到。 算法定义 遗传算法(GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和孟德尔遗传学机理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。它模仿生物的遗传进化原理,通过选择(Selection)、交叉(Crossover)与变异(Mutation)等操作机制,使种群中个体的适应性(Fitness...
以下内容大部分来源于《MATLAB智能算法30个案例分析》,仅为学习交流所用。 1理论基础 1.1遗传算法概述 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...
• 遗传算法有三个基本操作:选择(Selection)、交叉(Crossover)和变异(Mutation)。 • (1)选择。选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体,使它们有机会作为父代为下一代繁衍子孙。根据各个个体的 适应度值,按照一定的规则或方法从上一代群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代种群中。选择的依据是适应性...