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1、設(shè)計(jì)表示問(wèn)題的染色體設(shè)計(jì)表示問(wèn)題的染色體生成初始染色體生成初始染色體計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)度計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)度是否滿足算法停止條件是否滿足算法停止條件選擇高適應(yīng)度染色體進(jìn)行復(fù)制選擇高適應(yīng)度染色體進(jìn)行復(fù)制交叉交叉變異變異 停止停止輸出最優(yōu)解輸出最優(yōu)解GA流流程程圖圖編號(hào)個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值選擇率1011011690.144211000 5760.492301000640.0554100113610.309 最簡(jiǎn)單的方法是根據(jù)0,1區(qū)間內(nèi)的均勻分布的隨機(jī)變量的試驗(yàn)值進(jìn)行選擇,即將0,1區(qū)間按群體中N個(gè)數(shù)字串的選擇率分為N個(gè)小區(qū)間,若隨機(jī)變量值落入哪個(gè)小區(qū)間,則相應(yīng)的個(gè)體被選中。例如,表1-1所示的群
2、體,按其對(duì)應(yīng)的選擇率所描述的區(qū)間,表示如圖1-1。若第1次試驗(yàn),隨機(jī)變量值為0.34,圖中個(gè)體1和2的選擇率之和即0.144+0.492-0.6360.34,隨機(jī)變量值0.34落于個(gè)體2所在區(qū)間,則個(gè)體2被選中;若第2次試驗(yàn),隨機(jī)變量值為0.86,落于圖中個(gè)體4所在區(qū)間,則個(gè)體4被選中。如此重復(fù),做N次試驗(yàn),依據(jù)隨機(jī)變量值選出N個(gè)個(gè)體,被選中的N個(gè)個(gè)體中會(huì)有重復(fù),例如個(gè)體2就可能被選中多次,將選出的N個(gè)個(gè)體放入交配池中,就可以進(jìn)行交叉操作了。 x求得的最好的解,包括染色體和適應(yīng)度endPop最后一代染色體(可選擇的)bPop最好染色體的軌跡(可選擇的)traceInfo每一代染色體中最好的個(gè)體
3、和平均適應(yīng)度(可選擇的) 輸入?yún)?shù)(1)bounds(2)evalFN(3)evalOps(4)startPop(5)opts(6)termFN(7)termOps(8)selectFN(9)selectOps(10)xOverFNs(11)xOverOps(12)mutFNs(13)mutOpsBounds變量上下界的矩陣,矩陣的行數(shù)確定變量的個(gè)數(shù)evalFN適應(yīng)度函數(shù)evalOps傳遞給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù),默認(rèn)值為(NULL)startPop初始染色體opts一個(gè)向量epsilon prob_ops display,這里epsilon 表示兩代之間的差距;prob_ops 取0 表示二進(jìn)制編
4、碼,取1 表示浮點(diǎn)數(shù)編碼;display 取0 表示運(yùn)行中不輸出,取1 表示運(yùn)行中顯示輸出.默認(rèn)值為1e-6 1 0termFN終止函數(shù)的名稱(chēng),默認(rèn)值為maxGenTermtermOps傳遞給終止函數(shù)的參數(shù),默認(rèn)值為100selectFn選擇函數(shù)的名稱(chēng),默認(rèn)值為normGeomSelectselectOps傳遞給選擇函數(shù)的參數(shù),默認(rèn)值為0.08xOverFNs交叉函數(shù)名稱(chēng)表,二進(jìn)制編碼默認(rèn)值為simpleXover,浮點(diǎn)數(shù)編碼默認(rèn)值為arithXoverheuristicXover simpleXoverxOverOps傳遞給交叉函數(shù)參數(shù)表,二進(jìn)制編碼默認(rèn)值為0.6,浮點(diǎn)數(shù)編碼默認(rèn)值為2 0;
5、2 3;2 0mutFNs變異函數(shù)名稱(chēng)表,二進(jìn)制編碼默認(rèn)值為binaryMutation,浮點(diǎn)數(shù)編碼默認(rèn)值為boundaryMutation multiNonUnifMutationnonUnifMutation unifMutationmutOps傳遞給變異函數(shù)參數(shù)表,二進(jìn)制編碼默認(rèn)值為0.05,浮點(diǎn)數(shù)編碼默認(rèn)值為4 0;6 100 3;4 1003;4 0 0(3)有關(guān)函數(shù)名稱(chēng)和功能3 3應(yīng)用實(shí)例應(yīng)用實(shí)例bpop = 1.0000 0.3341 35.6230 3.0000 0.1376 70.0533 5.0000 0.1963 98.3350 15.0000 0.1965 98.352
6、0 20.0000 0.1970 98.3854 21.0000 0.2026 98.4528 22.0000 0.2008 98.4999 39.0000 0.2001 98.5004 40.0000 0.2002 98.5010 43.0000 0.2003 98.5014 44.0000 0.2004 98.5014 56.0000 0.2004 98.5014 80.0000 0.2004 98.5014圖圖2100 次迭代后的尋優(yōu)結(jié)果次迭代后的尋優(yōu)結(jié)果-1-0.500.511.52-20020406080100 xf(x)0102030405060708010203040506070
7、8090100generationFittness解 的 變 化種 群 平 均 值 的 變 化圖圖3遺傳算法的尋優(yōu)性能遺傳算法的尋優(yōu)性能 (4)調(diào)用主函數(shù)ga. 并作圖:x endPop = ga(0 9,gademo1eval1,initPop,1e-6 1 1,maxGenTerm,25,. normGeomSelect,0.08,arithXover,2,nonUnifMutation,2 25 3);%The best found x% And plot the resulting the resulting populationplot (endPop(:,1),endPop(:,2
8、),b*) 運(yùn)行結(jié)果如圖4 和圖5 所示,圖4 中標(biāo)有“* ”記號(hào)的點(diǎn)為初始值,標(biāo)有“+ ”的點(diǎn)為最優(yōu)值。最優(yōu)解為: x*=7.8569, fmax= 24.8554.圖圖425 次迭代后的尋優(yōu)結(jié)果次迭代后的尋優(yōu)結(jié)果(5)畫(huà)遺傳算法的尋優(yōu)性能曲線遺傳算法的尋優(yōu)性能曲線figure(2)%Lets take a look at the performance of the ga during the runplot(trace(:,1),trace(:,3),r-)hold onplot(trace(:,1),trace(:,2),k-)xlabel(Generation); ylabel(Fittness);legend(解的變化,種群平均值的變化);迭代次數(shù)函數(shù)值迭代次數(shù)函數(shù)值120.1902591124.845763320.5513841524.855317624.
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