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1、略论matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解（转引）gaotv5核心函数：(1)function[pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的天生函数【输出参数】pop--天生的初始种群【输进参数】num--种群中的个体数目bounds--代表变量的上下界的矩阵eevalFN--适应度函数eevalOps--传递给适应度函数的参数options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precisionF_or_B],如precision--变量进行二进制编码时指定的精度F_or_B--为1时选择浮点编码
2、，否则为二进制编码,由precision指定精度)(2)function[x,endPop,bPop,traceInfo]=ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数【输出参数】x--求得的最优解endPop--终极得到的种群bPop--最优种群的一个搜索轨迹【输进参数】bounds--代表变量上下界的矩阵evalFN--适应度函数evalOps--传递给适应度函数的参数startPop-初始种群
3、opts[epsilonprob_opsdisplay]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-610]termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm']termOps--传递个终止函数的参数,如[100]selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect']selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXoverheuristicXover***Xover']xOverOps--传递给交叉函数的参数
4、表，如[20;23;20]mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutationmultiNonUnifMutationnonUnifMutationunifMutation']mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[400;61003;41003;400]注重】matlab工具箱函数必须放在工作目录下【新题目】求f(x)=x10*sin(5x)7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08【程序清单】编写目标函数function[sol,eval]=fitne
5、ss(sol,options)x=sol(1);eval=x10*sin(5*x)7*cos(4*x);把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下initPop=initializega(10,[09],'fitness');天生初始种群，大小为10[xendPop,bPop,trace]=ga([09],'fitness',[],initPop,[1e-611],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2253])%次遗传迭代运算借过为：x=7.85
6、6224.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。遗传算法实例2【新题目】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.x2.)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)cos(2*pi*x2)))22.71282的最小值。【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3【程序清单】％源函数的matlab代码function[eval]=f(sol)numv=size(sol,2);x=sol(1:numv);eva
7、l=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)22.71282;适应度函数的matlab代码function[sol,eval]=fitness(sol,options)numv=size(sol,2)-1;x=sol(1:numv);eval=f(x);eval=-eval;遗传算法的matlab代码bounds=ones(2,1)*[-55];[p,endPop,bestS
