matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實(shí)例講解（轉(zhuǎn)引）.txt

1、matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實(shí)例講解（轉(zhuǎn)引）［作者：佚名轉(zhuǎn)貼自：本站原創(chuàng)點(diǎn)擊數(shù)：1055更新時(shí)間：2005411文章錄入：lymcent］gaotv5核心函數(shù)：(1)function[pop]=initializega(numboundseevalFNeevalOpsoptions)初始種群的生成函數(shù)【輸出參數(shù)】pop生成的初始種群【輸入?yún)?shù)】num種群中的個(gè)體數(shù)目bounds代表變量的上下界的矩陣eevalFN適應(yīng)度函數(shù)eeval

2、Ops傳遞給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)options選擇編碼形式(浮點(diǎn)編碼或是二進(jìn)制編碼)[precisionF__B]如precision變量進(jìn)行二進(jìn)制編碼時(shí)指定的精度F__B為1時(shí)選擇浮點(diǎn)編碼，否則為二進(jìn)制編碼由precision指定精度)(2)function[xendPopbPoptraceInfo]=ga(boundsevalFNevalOpsstartPopopts...termFNtermOpsFNOpsxOverFNsxOverO

3、psmutFNsmutOps)遺傳算法函數(shù)【輸出參數(shù)】x求得的最優(yōu)解endPop最終得到的種群bPop最優(yōu)種群的一個(gè)搜索軌跡【輸入?yún)?shù)】bounds代表變量上下界的矩陣evalFN適應(yīng)度函數(shù)evalOps傳遞給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)startPop初始種群opts[epsilonprob_opsdisplay]opts(1:2)等同于initializega的options參數(shù)，第三個(gè)參數(shù)控制是否輸出，一般為0。如[1e610]termFN終

4、止函數(shù)的名稱如[maxGenTerm]termOps傳遞個(gè)終止函數(shù)的參數(shù)如[100]FN選擇函數(shù)的名稱如[nmGeom]Ops傳遞個(gè)選擇函數(shù)的參數(shù)如[0.08]xOverFNs交叉函數(shù)名稱表，以空格分開，如[arithXoverheuristicXoversimpleXover]xOverOps傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)表，如[202320]mutFNs變異函數(shù)表，如[boundaryMutationmultiNonUnifMutationn

5、onUnifMutationunifMutation]mutOps傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)表如[4006100341003400]注意】matlab工具箱函數(shù)必須放在工作目錄下【問題】求f(x)=x10sin(5x)7cos(4x)的最大值，其中0=x=9【分析】選擇二進(jìn)制編碼，種群中的個(gè)體數(shù)目為10，二進(jìn)制編碼長(zhǎng)度為20，交叉概率為0.95變異概率為0.08【程序清單】%編寫目標(biāo)函數(shù)function[soleval]=fitness(so

6、loptions)x=sol(1)eval=x10sin(5x)7cos(4x)%把上述函數(shù)存儲(chǔ)為fitness.m文件并放在工作目錄下initPop=initializega(10[09]fitness)%生成初始種群，大小為10[xendPopbPoptrace]=ga([09]fitness[]initPop[1e611]maxGenTerm25nmGeom...[0.08][arithXover][2]nonUnifMutati

7、on[2253])%25次遺傳迭代運(yùn)算借過為：x=7.856224.8553(當(dāng)x為7.8562時(shí)，f（x）取最大值24.8553)注：遺傳算法一般用來取得近似最優(yōu)解，而不是最優(yōu)解。遺傳算法實(shí)例2【問題】在－5=Xi=5i=12區(qū)間內(nèi)，求解f(x1x2)=20exp(0.2sqrt(0.5(x1.^2x2.^2)))exp(0.5(cos(2pix1)cos(2pix2)))22.71282的最小值?！痉治觥糠N群大小10，最大代數(shù)100

8、0，變異率0.1交叉率0.3【程序清單】％源函數(shù)的matlab代碼function[eval]=f(sol)numv=size(sol2)x=sol(1:numv)eval=20exp(0.2sqrt(sum(x.^2)numv)))exp(sum(cos(2pix))numv)22.71282%適應(yīng)度函數(shù)的matlab代碼function[soleval]=fitness(soloptions)numv=size(sol2)1x=so

9、l(1:numv)eval=f(x)eval=eval%遺傳算法的matlab代碼bounds=ones(21)[55][pendPopbestSolstrace]=ga(boundsfitness)注：前兩個(gè)文件存儲(chǔ)為m文件并放在工作目錄下，運(yùn)行結(jié)果為p=0.00000.00000.0055大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優(yōu)化函數(shù)來驗(yàn)證。matlab命令行執(zhí)行命令：fplot(x10sin(5x