matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實例講解_百度文庫

1、matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實例講解核心函數(shù)： (1function pop=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options-初始種群的生成函數(shù) 【輸出參數(shù)】 pop-生成的初始種群 【輸入?yún)?shù)】 num-種群中的個體數(shù)目 bounds-代表變量的上下界的矩陣 eevalFN-適應度函數(shù) eevalOps-傳遞給適應度函數(shù)的參數(shù) options-選擇編碼形式(浮點編碼或是二進制編碼precision F_or_B,如 precision-變量進行二進制編碼時指定的精度 F_or_B-為1時選擇浮點編碼，否則為二進制編碼,由precision

2、指定精度 (2function x,endPop,bPop,traceInfo = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,. termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps-遺傳算法函數(shù) 【輸出參數(shù)】 x-求得的最優(yōu)解 endPop-最終得到的種群 bPop-最優(yōu)種群的一個搜索軌跡 【輸入?yún)?shù)】 bounds-代表變量上下界的矩陣 evalFN-適應度函數(shù) evalOps-傳遞給適應度函數(shù)的參數(shù) startPop-初始種群 optsepsilon prob_ops dis

3、play-opts(1:2等同于initializega的options參數(shù)，第三個參數(shù)控制是否輸出，一般為0。如1e-6 1 0 termFN-終止函數(shù)的名稱,如maxGenTerm termOps-傳遞個終止函數(shù)的參數(shù),如100 selectFN-選擇函數(shù)的名稱,如normGeomSelect selectOps-傳遞個選擇函數(shù)的參數(shù),如0.08 xOverFNs-交叉函數(shù)名稱表，以空格分開，如arithXover heuristicXover simpleXover xOverOps-傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)表，如2 0;2 3;2 0 mutFNs-變異函數(shù)表，如boundaryMutat

4、ion multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation mutOps-傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)表,如4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0 matlab遺傳算法工具箱附件【注意】matlab工具箱函數(shù)必須放在工作目錄下 【問題】求f(x=x+10*sin(5x+7*cos(4x的最大值，其中0=x=9 【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數(shù)目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08 【程序清單】 %編寫目標函數(shù) functionsol,eval=fitness(sol,options x=sol(1;

5、eval=x+10*sin(5*x+7*cos(4*x; %把上述函數(shù)存儲為fitness.m文件并放在工作目錄下 initPop=initializega(10,0 9,fitness;%生成初始種群，大小為10 x endPop,bPop,trace=ga(0 9,fitness,initPop,1e-6 1 1,maxGenTerm,25,normGeomSelect,. 0.08,arithXover,2,nonUnifMutation,2 25 3 %25次遺傳迭代 運算結(jié)果為：x = 7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553 注：遺傳算法一

6、般用來取得近似最優(yōu)解，而不是最優(yōu)解。另外遺傳算法的收斂性跟其初始值有關，大家運行上面的命令所得到的借過可能跟我的借過不同或是差別很大。但多執(zhí)行幾次上面的命令（隨即取不同的初始群體）一定可以得到近似最優(yōu)解。遺傳算法實例2 【問題】在5=Xi=5,i=1,2區(qū)間內(nèi)，求解 f(x1,x2=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.2+x2.2-exp(0.5*(cos(2*pi*x1+cos(2*pi*x2+22.71282的最小值。 【分析】種群大小10，最大代數(shù)1000，變異率0.1,交叉率0.3 【程序清單】 源函數(shù)的matlab代碼 function eval=f(sol numv

7、=size(sol,2; x=sol(1:numv; eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.2/numv-exp(sum(cos(2*pi*x/numv+22.71282; %適應度函數(shù)的matlab代碼 function sol,eval=fitness(sol,options numv=size(sol,2-1; x=sol(1:numv; eval=f(x; eval=-eval; %遺傳算法的matlab代碼 bounds=ones(2,1*-5 5; p,endPop,bestSols,trace=ga(bounds,fitness 注：前兩個文件存儲為m文件并放

8、在工作目錄下，運行結(jié)果為 p = 0.0000 -0.0000 0.00551.【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數(shù)目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08 initPop=initializega(10,0 9,fitness;%生成初始種群，大小為10x endPop,bPop,trace=ga(0 9,fitness,initPop,1e-6 1 1,maxGenTerm,25,normGeomSelect,.0.08,arithXover,2,nonUnifMutation,2 25 3 %25次遺傳迭代addoil2.【分析】種群大小10，最大代數(shù)10

9、00，變異率0.1,交叉率0.3p,endPop,bestSols,trace=ga(bounds,fitness看了一下，發(fā)現(xiàn)和在你的代碼里沒有體現(xiàn)出來？evalops是傳遞給適應度函數(shù)的參數(shù)，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結(jié)束函數(shù)時傳遞個maxGenTerm 的參數(shù)，即遺傳代數(shù)。xoverops是傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)。mutops是傳遞給變異函數(shù)的參數(shù)，具體含義我也沒弄懂，我覺得有點怪。多目標優(yōu)化的處理 目前我見到過提到的有這樣一些方法： 1.小生境算法； 2.轉(zhuǎn)化為單目標算法（實質(zhì)上就是對各個目標進行加權(quán)求和轉(zhuǎn)換為單目標）； 3.共享函數(shù)法等. .

10、上面他講的matlab中的工具箱,我沒有下載 估計也試gaot v5 我大致看過這個工具箱 如果你想直接應用這個工具箱 好像是不可以的 但是,如果你只是先自己設計好一些處理方法 譬如,用小生境,或者是加權(quán)轉(zhuǎn)換 你還是可以利用其中的很多函數(shù)的, 譬如: 編碼的, 交叉的,變異的. 你可以在自己設計的程序中適當?shù)卣{(diào)用它們問：我們可以控制matlab的啟動嗎？ 答： 在toolboxlocal目錄下有兩個文件，matlabrc.m，startup.m文件，它們關系matlab 的啟動。Matlab啟動是自動執(zhí)行這兩個文件，只要修改這兩個文件，我們就可以控制ma tlab的啟動了。 startup.m

11、不是安裝時就有的，原型是startupsav.m 在執(zhí)行matlab.exe還可以添加參數(shù) /automatin 啟動作為一個自動化服務器 /logfile logfilename 自動把matlab輸出寫到指定的日志文件 /minimize 最小化啟動 /nosplash 不顯示扉屏 /r M_file 自動執(zhí)行指定的M文件 /regserver 注冊ActiveX條目 /unregserver 刪除ActiveX條目 這些參數(shù)對在vb中用shell命令啟動matlab時是很有用的。 在執(zhí)行matlab.exe還可以添加參數(shù) /automatin 啟動作為一個自動化服務器 /logfile

12、logfilename 自動把matlab輸出寫到指定的日志文件 /minimize 最小化啟動 /nosplash 不顯示扉屏 /r M_file 自動執(zhí)行指定的M文件 /regserver 注冊ActiveX條目 /unregserver 刪除ActiveX條目 這些參數(shù)對在vb中用shell命令啟動matlab時是很有用的。 另： 在matlab退出時，會自動執(zhí)行toolboxlocal目錄下finish.m文件。addoil wrote: 【注意】matlab工具箱函數(shù)必須放在工作目錄下 【問題】求f(x=x+10*sin(5x+7*cos(4x的最大值，其中0=x In C:MATL

13、AB6p5toolboxmatlabgeneralpath.m at line 116 In C:MATLAB6p5toolboxgastartup.m at line 1 In C:MATLAB6p5toolboxlocalmatlabrc.m at line 19 不知是什么原因，請問如何解決，盼回復！ 哥們： 這個問題我也遇到過，解決辦法很簡單。把遺傳算法工具箱中的startup.m的語句屏蔽掉就可以了。如果問題解決了，版主給加分。引用 使用道具 報告 回復 TOP wzchu1979 該用戶已被刪除 42# 大 中 小 發(fā)表于 2006-8-12 10:45 只看該作者 如何如何控制交

14、叉概率和變異概率?各位大俠: 小弟請教三個問題. matlab遺傳算法工具箱函數(shù)是如何如何控制交叉概率和變異概率? xOverFNs交叉函數(shù)為什么會有多個,例如缺省的是arithXover heuristicXover simpleXover ? xOverOps參數(shù)是如何起作用的?引用 使用道具 報告 回復 TOP yxz32 新手會員帖子2精華0積分0貢獻積分0 閱讀權(quán)限10 個人空間 發(fā)短消息 加為好友 當前離線 43# 大 中 小 發(fā)表于 2006-8-28 19:54 只看該作者 我是一個新手，看了帖子上的程序，可是無法通過啊？高手們給解答一下吧！%源函數(shù)的matlab代碼 func

15、tion eval=f(sol numv=size(sol,2; x=sol(1:numv; eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.2/numv-exp(sum(cos(2*pi*x/numv+22.71282; %適應度函數(shù)的matlab代碼 function sol,eval=fitness(sol,options numv=size(sol,2-1; x=sol(1:numv; eval=f(x; eval=-eval; %遺傳算法的matlab代碼 bounds=ones(2,1*-5 5; p,endPop,bestSols,trace=ga(bounds,fit

16、ness ? Error: File: E:matlabworkzz4.m Line: 8 Column: 49Missing operator, comma, or semicolon.UID185946精華0在線時間3 小時注冊時間2006-8-27最后登錄2007-1-22查看詳細資料引用 使用道具 報告 回復 TOP kying 該用戶已被刪除 44# 大 中 小 發(fā)表于 2006-10-14 21:04 只看該作者 我也正需要這方面的資料，實在太好了，謝謝了。引用 使用道具 報告 回復 TOP beveron88 新手會員帖子32精華0積分0貢獻積分12 閱讀權(quán)限10 個人空間 發(fā)短

17、消息 加為好友 當前離線 45# 大 中 小 發(fā)表于 2007-7-25 15:54 只看該作者 謝謝樓主熱心分享本帖最近評分記錄 bainhome 貢獻積分 -5 灌水 2007-7-25 17:39 UID183531精華0在線時間47 小時注冊時間2006-8-16最后登錄2008-5-15查看詳細資料引用 使用道具 報告 回復 TOP chrismon 新手會員帖子12精華0積分0貢獻積分-82 閱讀權(quán)限10 個人空間 發(fā)短消息 加為好友 當前離線 46# 大 中 小 發(fā)表于 2007-7-26 21:23 只看該作者 好 謝謝 學習本帖最近評分記錄 dingzixiu 貢獻積分 -2

18、 惡意灌水 2007-7-26 22:07 UID70706精華0在線時間4 小時注冊時間2004-9-21最后登錄2007-12-7查看詳細資料引用 使用道具 報告 回復 TOP pyyyzl007 新手會員帖子8精華0積分0貢獻積分3 閱讀權(quán)限10 個人空間 發(fā)短消息 加為好友 當前離線 47# 大 中 小 發(fā)表于 2007-7-27 21:34 只看該作者 function pop = initializega(num, bounds, evalFN,evalOps,optionsif nargin5options=1e-6 1;endif nargin4evalOps=;endif any(evalFN48 %Not a .m fileif options(2=1 %Float GA estr=x=pop(i,1; pop(i,xZomeLength=, evalFN ;else %Binary GA estr=x=b2f(pop(i,:,bounds,bits; pop(i,xZomeLength=, evalFN ; endelse %A .m fileif options(2=1 %Float GA estr= pop(i,: pop(i,xZomeLength= eval