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 来检验...
基本遗传算法(SGA)使用二进制串进行编码。 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...
function [x,y]=exchange(x,y) temp=x; x=y; y=temp; 遗传算法-赋值模块 %D是距离矩阵,n为种群个数%参数a是中国51个城市的坐标%C为停止代数,遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定%m为适配值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大%交叉概率Pc,变异概率Pm%R为最短路...
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...
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(GA)是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法,以自然选择和遗传理论为基础,将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合,与传统优化算法相比,具有鲁棒性、自适应性、全局优化性和隐含并行性的特点[2]。 Matlab配备有功能强大的数学函数支持库,它不仅具有效率高、编程语句简单、适用...
1. 引入遗传算法工具箱 需要在MATLAB环境中引入遗传算法工具箱。在MATLAB命令窗口输入"ver",可以查看当前已安装的工具箱。如果遗传算法工具箱未安装,可以使用MATLAB提供的工具箱管理界面进行安装。 2. 定义优化问题 在实现遗传算法前,需要清楚地定义优化问题:包括问题的目标函数、约束条件等。在MATLAB中,可以通过定义一...