遺傳算法求函數(shù)極大值(matlab實現(xiàn))

1、精品資料歡迎下載遺傳算法求函數(shù)最大值(matlab 實現(xiàn) )一、 題目：尋找 f(x)=x 2,當(dāng) x 在 031 區(qū)間的最大值。二、 源程序：%遺傳算法求解函數(shù)最大值%本程序用到了英國謝菲爾德大學(xué)(Sheffield) 開發(fā)的工具箱 GATBX ，該工具箱比 matlab 自帶的 GATOOL 使用更加靈活，但在編寫程序方面稍微復(fù)雜一些Close all;Clear all;figure(1);fplot('variable*variable',0,31);%畫出函數(shù)曲線%以下定義遺傳算法參數(shù)GTSM=40;%定義個體數(shù)目ZDYCDS=20;%定義最大遺傳代數(shù)EJZWS=5;

2、%定義變量的二進制位數(shù)DG=0.9;%定義代溝trace=zeros(2, ZDYCDS);%最優(yōu)結(jié)果的初始值精品資料歡迎下載FieldD=5;-1;2;1;0;1;1;%定義區(qū)域描述器的各個參數(shù)%以下為遺傳算法基本操作部分，包括創(chuàng)建初始種群、復(fù)制、交叉和變異Chrom=crtbp(GTSM, EJZWS);%創(chuàng)建初始種群，即生成給定規(guī)模的二進制種群和結(jié)構(gòu)gen=0;%定義代數(shù)計數(shù)器初始值variable=bs2rv(Chrom, FieldD);%對生成的初始種群進行十進制轉(zhuǎn)換ObjV=variable*variable;%計算目標函數(shù)值 f(x)=x 2while gen<ZDYCD

3、S%進行循環(huán)控制， 當(dāng)當(dāng)前代數(shù)小于定義的最大遺傳代數(shù)時，繼續(xù)循環(huán)，直至代數(shù)等于最大遺傳代數(shù)FitnV=ranking(-ObjV);%分配適應(yīng)度值SelCh=select('sus', Chrom, FitnV, DG);%選擇，即對個體按照他們的適配值進行復(fù)制SelCh=recombin('xovsp', SelCh, 0.7);%交叉，即首先將復(fù)制產(chǎn)生的匹配池中的成員隨機兩兩匹配，再進行交叉繁殖SelCh=mut(SelCh);%變異，以一個很小的概率隨機地改變一個個體串位的值variable=bs2rv(SelCh, FieldD);%子代個體的十進制轉(zhuǎn)換

4、ObjVSel=variable*variable;% 計算子代的目標函數(shù)值精品資料歡迎下載Chrom ObjV=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVSel);%再插入子代的新種群，其中Chrom 為包含當(dāng)前種群個體的矩陣，SelCh 為包好當(dāng)前種群后代的矩陣variable=bs2rv(Chrom, FieldD);%十進制轉(zhuǎn)換gen=gen+1;%代數(shù)計數(shù)器增加%輸出最優(yōu)解及其序號，并在目標函數(shù)圖像中標出，Y 為最優(yōu)解,I為種群的%序號Y, I=max(ObjV);hold on;%求出其最大目標函數(shù)值plot(variable(I), Y, 'bo');trace(1, gen)=max(ObjV);%遺傳算法性能跟蹤trace(2, gen)=sum(ObjV)/length(ObjV);end%以下為結(jié)果顯示部分，通過上面計算出的數(shù)值進行繪圖variable=bs2rv(Chrom, FieldD);%最優(yōu)個體進行十進制轉(zhuǎn)換hold on, grid;plot(variable,ObjV,'