实用实用标准遗传算法地matlab实现

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1、实用标准文案%标准遗传算法%优化函数为f=-(x-1)^2+4，其中，0<=x<=3%编码长度为10位，编码精度为0.0029%种群规模设为40，遗传算子分别为比例选择，单点交叉和单点变异。交叉概率0.7，变异概率0.1%最大进化代数为200代，保优操作。main.minitial;globalG;forG=1:200crossover;mutation;adapting;keepbest;selection;endresult;%初始化函数，随机形成规模为40初始种群initial.mpop(40,10)=0;best_individual(

2、10)=0;%最优个体adapt_ave(200)=0;%种群平均适应值fori=1:40forj=1:10ifrand>0.5pop(i,j)=1;elsepop(i,j)=0;endendend%popcleari;clearj;%交叉操作，概率为0.7，单点交叉crossover.mfori=1:2:39cross_P=rand;%随机产生一个数，以比较交叉概率ifcross_P<0.9%交叉概率为0.9cross_pos=round(10*rand);%交叉位置为0~9，若位置为0或9，则不进行交叉操作ifor(cross_pos==0

3、,cross_pos==9)continue;end精彩文档实用标准文案forj=cross_pos:10temp=pop(i,j);pop(i,j)=pop(i+1,j);pop(i+1,j)=temp;endendendcleari;clearj;cleartemp;clearcross_P;clearcross_pos;%变异操作，单点变异，变异概率为0.1mutation.mfori=1:40ifrand<0.1%通过变异概率M_pos=round(10*rand);ifM_pos~=0%若变异位为0则无意义pop(i,M_pos)=1

4、-pop(i,M_pos);endendendclearM_pos;cleari;%计算适应值adapting.mfori=1:40adapt(i)=0;endfori=1:40forj=1:10ifpop(i,j)==1adapt(i)=adapt(i)+2^(10-j);endendadapt(i)=adapt(i)*0.0029;adapt(i)=-(adapt(i)-1).^2+4;endglobaladapt_best;globalbest_pos;adapt_best=0;%最佳个体best_pos=0;%最佳个体在种群中的位置精彩

5、文档实用标准文案%adapt_ave=0;fori=1:40adapt_ave(G)=adapt_ave(G)+adapt(i);ifadapt_best

6、da_temp=0;r=0;i=0;j=0;fori=1:40ada_sum=ada_sum+adapt(i);endfori=1:39%选择39次，最后一个个体留给历代最优解r=rand*ada_sum;%随机产生一个数ada_temp=0;%初始化累加值为0j=0;while(ada_temp40%j=40;%endfork=1:10new_pop(i,k)=pop(j,k);end精彩文档实用标准文案end%最优解

7、复制fori=1:10new_pop(40,i)=best_individual(i);end%将选择产生的新群体复制给pop种群fori=1:40forj=1:10pop(i,j)=new_pop(i,j);endendcleari;clearj;cleark;clearr;clearada_temp;%结果统计函数result.mplot(adapt_ave);best=0;forj=1:10ifbest_individual(j)==1best=best+2^(10-j);endendbest=best*0.0029;'最优个体为'bes

8、t'最优解为'best=-(best-1).^2+4;best精彩文档