遗传算法应用实例代码

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1、例1:/(x)=sin(10*;r*x)rl“,xg[1,2]clcclearallcloseallfigure(l);holdon;lb二1;ub=2;%函数自变量范围[1,2]ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb，ub]);%画出函数曲线xlabel('自变量/X')ylabel('函数值/Y')%定义遗传算法参数NIND=40;%种群大小MAXGEN二20;%最大迭代次数PRECU20;%个体长度GGAP=0.95;%代沟px=0・7;%交叉概率pm=0.01;%变异概率trace=zeros(2,MAXGEN);%寻优结

2、果的初始值FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1];%区域描述器(译码矩阵)Field二[lenlbubcodescalelbinubin]1Chrom=crtbp(NIND,PRECI);%创建任意离散随机种群%优化gen=O;%代计数器X=bs2rv(Chrom,FieldD);%初始种群从二进制到十进制的转换ObjV=sin(10*pi*X)・/X;%计算目标函数值%迭代寻优whilegen

3、nV,GGAP);%选择SelCh=wcombin('xovsp；SelCh，px);%重组SelCh=mut(SelCh,pm);%变异X=bs2rv(SelCh,FieldD);%子代个体的十进制转换ObjVSel二sin(10*pi*X)./X;%计算子代的目标函数值[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh；l；l,ObjVObjVSel);%将子代重插入父代，得到新的种群X=bs2rv(Chrom,FieldD);gen=gen+1;%代计数器增加%获取每代的最优解及其序号，Y为最优解，I为个体的序号[Y,I]=min

4、(ObjV);trace(1,gen)=X(I);%记录下每代的最优值trace(2,gen)=Y;%记录下每代的最优值endplot(trace(1,:),trace(2,:)/bo,);%画出每代的最优点gridon;plot(X,ObjV,b*J;%画岀最后一代的种群holdoff%画进化图figure(2);plot(l:MAXGEN,trace(2,:));gridonxlabelC遗传代数J;ylabelC解的变化J;titled进化过程')；bestY=trace(2,end);bestX=trace(l,end);fprintf(

5、「最优解：X=um2str(bestX),,Y=um2str(bestY)/,]);例2：clc%计时clearallcloseallticNIND=20;%个体数目MAXGEN二100;%最大遗传代数GGAP=0・9;%代沟pl=0.7;p2=0.01;%初始交叉变异概率trace=zeros(MAXGEN,2);%痕迹矩阵FieldDR=[l10162231;915213033];%区域描述器Chrom=mychrome(20);%创建初始种群gen=0;%初始代计数ObjV=myobjv(Chrom);%计算初始种群个体

6、目标函数值whilegen

7、pl,p2]=myadjustfun(SelCh);%自适应SelCh=fix(SelCh);%取整ObjVSel二myobjv(SelCh);%计算子代目标函数值%重插入子代的新种群[Chrom,ObjV]=reins(Chrom

8、,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel);gen=gen+l;%代计数器增加trace(gen,1)=min(ObjV);trace(gen,2)=sum(ObjV)/length(ObjV);%性能跟踪end[Y,I]=min(ObjV);%最优结果及染色体位置Best=Chrom(I9:);%最优染色体显示figure,plot(trace(:,l));holdon;plot(trace(:,2),,-.,);grid;legend(种群均值的变化丁最优解的变化Jholdofftoe适应度值计算的子函数：functionObjV=my

9、objv(chrom)%计算种群的每个染色体的适应值。即目标函数值[IJ]=size(chrom);fori=l:Iobjv(i)=my