选择遗传个体:轮盘赌选择 4.2 结果 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...
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...
遗传算法-计算邻接矩阵 %计算邻接矩阵 %输入参数a是中国51个城市的坐标 %输出参数D是无向图的赋权邻接矩阵 function D=juli(a) [c,d]=size(a); %此例中c=51,d=2 D=zeros(c,c); %申请一个0阵 for i=1:c for j=i:c bb=(a(i,1)-a(j,1)).^2+(a(i,2)-a(j,2)).^2; D(i,j)...
str=[matlabroot,'/toolbox/gatbx'];%将工具箱gatbx添加到Matlab搜索路径addpath(str) 使用命令ver('gatbx')查看工具箱是否安装成功: 对于Windows系统可以参考博文《谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱(附代码文件)》,链接:https://blog.csdn.net/panmingqian/article/details/121813045。 三、遗传算法工具箱gatbx应用...
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 ...
(博客以及Matlab小白,若有不当欢迎指出) 遗传算法(GA)简介 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,一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法本质是启发式随机搜索算法,通过遗传算法得到的解多是全局最优解。
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...
在MATLAB工具箱中，调用神经网络和遗传算法可以通过以下两种方法实现：图形界面调用和命令行调用。一、图形界面调用 神经网络：从MATLAB的开始菜单进入。依次点击“工具”>“神经网络”。这将打开神经网络的图形界面，用户可以在其中进行神经网络的创建、训练和仿真等操作。遗传算法：同样从MATLAB的开始菜单进入...
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...
Matlab 遗传算法BP神经网络 matlab做遗传算法 遗传算法简单介绍与MATLAB实现(二) 引入题目一 上一篇文章中我们简单的介绍了一了一下遗传算法,其中提到了多元函数f=f(x,y),所以在这里我们就定义一个二元函数,作为第一个练手的程序。 我们在这里令 z=sinx+cosy+0.1(x+y)...