遗传算法实例注释

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1、第一步：定义目标函数即将二进制码的X转为十进制码并转化到实际定义域functionpop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength));20行10列的元素为0或1的矩阵functionpop2=decodebinary(pop)[px,py]=size(pop);px=20,py=10fori=1:py从第一列到第10列pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i);每一列乘2（py-1）新矩阵由二进制转为十进制endpop2=sum(pop1,2

2、);计算每一行的和（2表示第二维即行）functionpop2=decodechrom(pop,spoint,length)pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);将pop从一到十列分别赋值给pop1%spoint待解码的二进制串的起始位置，此处为1，length表示所截取的长度（10）pop2=decodebinary(pop1);pop2所有已转为十进制的每一行和即20个解function[objvalue]=calobjvalue(pop)temp1=decodechrom(pop,1,10);将已定义且已

3、转为十进制的pop赋值给temp1x=temp1*10/1023;将二值域中的数转化为变量域的数即（0，10）objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x);正式给出定义好的目标函数，注意此时[objvalue]实质上为20个x代入而得的20X1的矩阵第二步：计算适应值functionfitvalue=calfitvalue(objvalue)globalCmin;Cmin=0;[px,py]=size(objvalue);px=20,py=1fori=1:pxi从1到20ifobjvalue(i)+Cmin>0此处为求极大值

4、（具体参考PPT）temp=Cmin+objvalue(i);elsetemp=0.0;endfitvalue(i)=temp;即大于零的保留，小于等于零的剔除endfitvalue=fitvalue';即将列矩阵转换为行矩阵第三步：选择复制function[newpop]=selection(pop,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);求得所有列的适应值的和fitvalue=fitvalue/totalfit;单个个体被选择的概率fitvalue=cumsum(fitvalue);fitvalue=[1234]，

5、则cumsum(fitvalue)=[13610][px,py]=size(pop);px=20,py=10ms=sort(rand(px,1));产生20行值为（0,1）之间的随机数并从小到大排列fitin=1;赋值1newin=1;赋值1whilenewin<=px如果1小于1024if(ms(newin))

6、fitin=2end意义在于只有当适应值大于随即产生的ms时才能被保留到newpop中end第三步：交叉function[newpop]=crossover(pop,pc)[px,py]=size(pop);px=20,py=10newpop=ones(size(pop));产生20行10列的全1矩阵fori=1:2:px-1对i从1到20，步长为2if(rand

7、i+1,cpoint+1:py)];pop第一行的1到3列与第二行的4到10列组合形成newpop的第一行newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];pop第二行的1到3列与第一行的4到10列组合形成newpop的第二行else否则newpop(i,:)=pop(i);newpop的第一行依旧为原pop第一行newpop(i+1,:)=pop(i+1);newpop的第一行依旧为原pop第一行endend第四步：变异function[newpop]=mutation(pop,pm)

8、[px,py]=size(pop);px=20,py=10newpop=ones(size(pop));newpop为20行10列的全1矩阵fori=1:px对于i