遗传算法求解函数优化问题的matlab实现

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第26卷第2期吉首大学学报(自然科学版)Vo】．26No．22005年4月JournalofJishc~University(NatttralScienceFAition)Apr．20O5文章编号：1007—2985(2005)02—0098—03遗传算法求解函数优化问题的Matlab实现蒋冬初，何飞，向继文2(1．湖南城市学院物电系，湖南益阳413049；2．吉首大学物理科学与信息工程学院，湖南吉首416000)摘要：利用Matlab优化工具箱，结合典型的一维和多维变量函数，在Matlab环境中有效地解决了用

2、遗传算法求解函数优化问题图形直观，性能优越，为遗传算法的实际应用开辟了新的渠道和途径．关键词：遗传算法；函数优化；Matlab中圈分类号：TP301．6文献标识码：A遗传算法(GeneticAlgorithms)是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法．近30年来，遗传算法已广泛应用于函数优化、自动控制、机器学习、人工生命等领域．函数优化问题是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例．Matlab是一种开放式的软件，其功能强大、应用面广，特别是它的软件工具箱，是整个Matlab体系的基座，提供了体系

3、中其他工具所需要的集成环境．它由一些对普通非线性函数求解最小化或最大化极值的函数和解决诸如线性规则等标准矩阵问题的函数组成，为科学理论研究和工程实际应用搭起了一座桥梁．利用Matlab优化工具箱，结合典型的一维和多维变量函数，在Matlab环境中用遗传算法有效地实现了函数优化问题，并取得了优越的性能，为遗传算法的实际应用提供了新的思路和方法．1遗传算法求解函数优化的Matlab程序实现函数优化问题根据解空间的维数可以分为一维空间的优化问题和多维空间的优化问题2大类，通过来自这2类的2个典型优化问题来说明用Matlab程序来实现遗传算法对函数的优化过程．1．1

4、一维变量的函数优化问题为了体现优化问题的普遍性，这里的优化对象选择一个多峰函数)=+10*sin(5x)+7*cos(4x)，∈[0，9]，并采用二进制编码，种群中的个体数目为1O，染色体长度为2o，交叉和变异概率分别为O．95和0．08．其Matlab的主程序源代码如下：fplot(’x+10*sin(5*x)+7*c0s(4*x)’，[09])％plottheresultingtheresultingpop~dation％createarandomstartingpopulationofsize10．plot(endPop(：，1)，endPop(：，2

5、)，’I'O’)initPop=initializega(10，[09]，’galevall’)；pause％StrikeanykeytOcontinuetOrunthegafor25generationsholdon[xendPop]=ga([09]，’galevall’，[]，initPop，[1e一611]，’plot(initPop(：，1)，initPop(：，2)，’b+’)maxGenTerm’，25，⋯’pause％StrikeanykeytocontinuetOrunthegaforonegenera—normGeoraSeleet’，[0

6、．08]，[’arithXover’]，[2]，’nonUnlfMuta．tion．tion’，[2253])；[xendPop]=ga([09]，’galevall’，[]，initPop，[1e一611]，’x％Thebestfound，andplottheresultingtheresul血populationmax．~nTea'm’，1，⋯pause％StrikeanykeytOcontinue’nonnGeom~lect’，[O．08]，[’arithXover’]，[20]，’nonUnifMu．figure(2)tation’，[213])；f

7、plot(’x+10*sin(5*x)+7*c0s(4*x)’，[09])x％rhebestfoundholdOn收稿日期；2005—01—21基金项目：湖南省教育厅资助项目(04cl62)作者简介：蒋冬初(1972一)，男，湖南省常德市人，湖南城市学院物电系讲师，硕士，主要从事进化计算研究维普资讯http://www.cqvip.com加：2m0邶珈第2期蒋冬初，等：遗传算法求解函数优化问题的Matlab实现99plot(endPop(：，1)，endPop(：，2)，’r*’)plot(trace(：，1)，trace(：，2)，’r一’)pause％S

8、trikeanykeytocontinuexlabe