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1、%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0,10]%%将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。%%将变量域[0,10]离散化为二值域[0,1023],x=0+10*b/1023,其中b是[0,1023]中的一个二值数。%%%%-------------------------------------------------------------------
2、-------------------------------------------%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%编程%-----------------------------------------------%2.1初始化(编码)%initpop.m函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体
3、的大小,chromlength表示染色体的长度(二值数的长度),%长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。%遗传算法子程序%Name:initpop.m%初始化functionpop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength));%rand随机产生每个单元为{0,1}行数为popsize,列数为chromlength的矩阵,%roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。%2.2计算目标函数值%
4、2.2.1将二进制数转化为十进制数(1)%遗传算法子程序%Name:decodebinary.m%产生[2^n2^(n-1)...1]的行向量,然后求和,将二进制转化为十进制functionpop2=decodebinary(pop)[px,py]=size(pop);%求pop行和列数fori=1:pypop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i);endpop2=sum(pop1,2);%求pop1的每行之和%2.2.2将二进制编码转化为十进制数(2)%decodechrom.m函数的功
5、能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制,参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置%(对于多个变量而言,如有两个变量,采用20为表示,每个变量10为,则第一个变量从1开始,另一个变量从11开始。本例为1),%参数1ength表示所截取的长度(本例为10)。%遗传算法子程序%Name:decodechrom.m%将二进制编码转换成十进制functionpop2=decodechrom(pop,spoint,length)pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);pop2=
6、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。%遗传算法子程序%Name:calobjvalue.m%实现目标函数的计算function[objvalue]=calobjvalue(pop)temp1=decodechrom(pop,1,10);%将pop每行转化成十进制数x=temp1*10/1023;%将二值域中的数转化为变量域的数objvalue=10*sin(5*x)
7、+7*cos(4*x);%计算目标函数值%2.3计算个体的适应值%遗传算法子程序%Name:calfitvalue.m%计算个体的适应值functionfitvalue=calfitvalue(objvalue)globalCmin;Cmin=0;[px,py]=size(objvalue);fori=1:pxifobjvalue(i)+Cmin>0temp=Cmin+objvalue(i);elsetemp=0.0;endfitvalue(i)=temp;endfitvalue=fitvalue';%
8、2.4选择复制%选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择,这种方法较易实现。%根据方程pi=fi/∑fi=fi/fsum,选择步骤:%1)在第t代,由(1)式计算fsum和pi%2)产生{0,1}的随机数rand(.),求s=rand(.)*fsum%3)求∑fi≥s中最小的k,则第k个个体被选中%4)进行N次2)、3)操作,得到N个个体,成为第t=t+1代种群%遗传算法子程序%Name:selection.m