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1、遗传算法经典学习Matlab代码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。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
2、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。pop每个元素为0或12.2计算目标函数值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
3、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。
4、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=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[ob
5、jvalue]=calobjvalue(pop,chromlength)temp1=decodechrom(pop,1,chromlength);%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*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)
6、;%py=1fori=1:pxifobjvalue(i)+Cmin>0temp=Cmin+objvalue(i);elsetemp=0.0;endfitvalue(i)=temp;%把objvalue中的元素正数保持不变，负数清零;fitvalue默认为是行向量endfitvalue=fitvalue';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pi2）产生{0,1}的随机数rand(.)，求s=rand
7、(.)*fsum3）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选择复制function[newpop]=selection(pop,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);%求适应值之和。sum是逐列求和fitvalue=fitvalue/totalfit;%单个个体被选择的概率，归一化fitvalue=cumsum(fitvalue);%如fitvalue=[1234]’，则cumsum(fitvalue)=[13610]
8、’，前n项和[px,py]=size(pop);ms=sort(r
