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,也是进行自然选择的唯一标准,它的设计应结合求解问题...
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...
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的信息,最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中,染色体对应的是数据或数组,通常是由一维的串结构数...
遗传算法 matlab 代码 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 = ...
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。 二、遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,与传统的...
%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强...