遺傳算法的經(jīng)典解析(2008-08-17 102247)

1、.遺傳算法的經(jīng)典解析(2008-08-17 10:22:47)標簽：遺傳算法 雜談  分類：科學研究遺傳算法的經(jīng)典解析-看了以后就會用ga了zhanhuichong 發(fā)表于: 2008-6-14 10:42 來源: Matlab中文學習站下面是英國sheffield大學的ga工具箱的經(jīng)典編寫程序示例，大家可以根據(jù)它，對相關數(shù)據(jù)修改就可以解決一切ga問題了至于matlab自帶的ga工具箱，使用相當簡單，真正工程應用沒有sheffield大學的ga工具箱應用廣泛，這里就不多累贅了記住使用時將下面的大寫全部改為小寫Nvar=20;%變量個數(shù)Nind=100;%種群大小Subpop

2、=10;%子種群數(shù)量Maxgen=500;%最大遺傳代數(shù)Miggen=20;%每隔20代發(fā)生遷移Range=0;200;%變量范圍Ggap=0.8;%代溝率Xovr=1;%交叉率Mutr=1/xovr;%變異率Insr=0.9;%插入率Migr=0.2;%遷移率Selfun=sus;%選擇函數(shù)Xovfun=recdis;%重組函數(shù)Mutfun=mutbga;%變異函數(shù)Gen=0;Trace=zeros(maxgen,2);%遺傳算法性能跟蹤FieldDD=rep(range,1,nvar);%譯碼矩陣Chorm=crtrp(nind,fieldDD);%創(chuàng)建初始種群Objv=objfun(ch

3、orm);%計算目標函數(shù)While gen<maxgenFitv=ranking(objv,2,1,subpop);%分配適度值Selch=selet(selfun,chorn,fitv,ggap,subpop);%選擇recch=recombin(xovfun,selch,xovr,subpop);%重組mutch=mutate(mutfun,recch,fieldDD,mutr,subpop);%變異objvoff=objfun(mutch);%計算目標函數(shù)值chorm,objv=reins(chorm,mutch,subpop,1 indr,objv,objvoff);%替

4、代Gen=gen+1;trace(gen,1) =min(objv);Trace(gen,2)=mean(objv);%在子種群中遷移個體If  (rem(gen,miggen)=0)chorm,objv=migrate(chor,subpop,migr,1,1,objv);EndEndyy,ii=min(objv);%輸出最有解及序號Figure(1)Plot(chorm(ii,-ro);Figure(2);%遺傳算法性能跟蹤圖Plot(trace(:,1);Hold onPlot(trace(:,2),-.r);Legend(解的變化,種群均值的變化)；Xlabel(迭

5、代次數(shù))； 本帖最后由 zhanhuichong 于 2008-6-14 11:08 編輯 未命名.bmp最新回復zhanhuichong at 2008-6-15 12:18:36 因為每個個體對應一組染色體，故經(jīng)常叫種群中的個體為染色體而每個染色體有好多基因組成，每個基因就是對應為題的每一個變量1.函數(shù)bs2rvphen=bs2rv(chrom,fieldD)根據(jù)譯碼矩陣fieldD將二進制串矩陣chorm轉(zhuǎn)換成實值向量，返回矩陣包含對應的種群表現(xiàn)型。fieldD=len;lb;ub;code;scale;lbin;ubinlen：指明chorm中每個變量（基因）的二進制編碼的長度，滿足s

6、um(len)=size(chorm,2)lb和ub：分別指明每個變量使用的上下邊界code：指明每個變量的編碼方式，1為標準二進制編碼，0為格雷編碼scale：指明每個變量的是否使用對數(shù)或算術刻度，1是對數(shù)刻度，0為算術刻度lbin和ubin：指明表示范圍總是否包含每個邊界，1表示包含，0不包含比如：fieldD=5  6  9  7       %len                

7、;      0  -5  -1  9       %lb                      10 0 10 20       %ub                 &#

8、160;    0  1  1  1             %code                      0  1  0  1         %scale 

9、                    1  1  1  0           %lbin                      0  1  0

10、  0         %ubin表示chrom的每個個體（染色體）的編碼規(guī)則為：共有4個變量（即每個染色體有4個基因），第1個基因體是使用5位標準二進制編碼，上下邊界為0 10，只包含上邊界的算術刻度第2個基因體是使用6位格雷二進制編碼，上下邊界為-5 0，包含上下邊界的對數(shù)刻度2.crtbasebasevec=crtbase(lind,base)產(chǎn)生向量的元素對應染色體每個基因的基數(shù)（每個變量的范圍）lind：每個染色體的基因(變量)個數(shù)，sum(lind)=變量個數(shù)，且length(lind)=length(

11、base)base：對應每個基因的基數(shù)比如：>>basevec=crtbase(2 3 4 2,10 20 15 8)結果為:>>basevec=10 10 20 20 20 15 15 15 15 8 8上面表示創(chuàng)建有2+3+4+2=11個基因(變量)的染色體(個體)前兩的變量的取值為0-9，接著三個0-19，還有四個0-14，最后兩個0-7由上面可以看出basevec其實可使用matlab的其它簡單命令創(chuàng)建，因此很少用到它，一般使用rep。再強調(diào)一下，簡單一點說basevec其實就是每個變量的基數(shù)（取值范圍）3.crtbpnewchrom,newlind,newba

12、sevec=crtbp(nind,lind,basevec)創(chuàng)建離散隨機初始種群，經(jīng)常和crtbase一起使用basevec：其實就是上面創(chuàng)建的basevec向量nind：種群中染色體(個體)的數(shù)量lind：變量的個數(shù)，即lind=length(basevec)注意在basevec給出時,lind可以省略，但要是basevec沒有給出，則lind必須給，此時默認創(chuàng)建取值為0-1的種群比如：>>basevec=crtbase(3,2,8,5)>>chrom1=crtbp(3,5)%創(chuàng)建一個有3個個體，5個變量的初始種群>>chrom2=crtbp(4,5,ba

13、sevec)%4*5的種群，等效chrom2=crtbp(4, basevec)結果為：>>basevec=8 8 8 5 5>>chrom1=0 1 0 0 01 1 0 1 01 0 1 1 0>>chrom2=6 5 7 0 47 1 3 4 23 7 1 0 46 6 4 4 3-前三個函數(shù)一般只是在離散編碼中使用-4.crtrpchrom=crtrp(nind,fieldDR)創(chuàng)建由任意個體組成的實值隨機原始種群nind：種群中個體數(shù)量fieldDR：是一個2*nvar的二維矩陣，表示每個變量的取值上下限比如：創(chuàng)建一個含有3個個體，4個變量的隨機種

14、群>>fieldDR=-100  -50  -30  -20                     100   50   30   20;>>chrom=crtrp(3,fieldDR)>>chrom=40.23   -17.17   28.00 &#

15、160;15.38                82.26   13.25    18.52   -9.09               -90.20   -13.25   7.89     9.255.migratechrom,objv=migrate(c

16、hrom,subpop,migopt,objv)完成當前種群的子種群間的遷移，并返回遷移后的種群subpop：子種群的數(shù)量migopt：migopt(1)個體遷移率，默認0.2migopt(2)遷移方式，0為均勻遷移，1為適應度的遷移，默認0migopt(3)遷移種群結構，0為完全網(wǎng)狀，1為臨近結構，2為環(huán)狀，默認0objv：為目標函數(shù)值列向量，當migopt(2)=1是必須給出6.mutatenewchorm=mutate(mutfun,oldchrom,fieldDR,mutopt,sunbpop)執(zhí)行種群變異mutfun：變異函數(shù)fieldDR：變量的取值范圍,實值型時為2*nvar的二

17、維矩陣，離散型時為1*nvar向量mutopt：mutopt(1)變異率，實值型默認1/nvar，離散型默認0.7/lindmutopt(2)壓縮變異的范圍，取值范圍為0 1，默認1(不可壓縮)，注意當為離散型時不需要給出7.rankingfinnv=ranking(objv,rfun,subpop)按照個體的目標值objv由小到大的順序?qū)λ鼈冞M行排序，并返回一包含個體適應度值的fitnv的列向量rfun：rfun(2)指定排序方法，0為線性，1為非線性，默認0rfun(1)指定壓差，當rfun(2)=0時，取值為1 2，默認為2，當rfun(2)=1時，取值為1 length(objv)-2

18、     另外還可以length(objv)=length(rfun)，此時它則包含對每一行的適應度值計算至于scaling一般使用很少，這里就不介紹了8.recombinnewchrom=recombine(recfun,oldchrom,recopt,subpop)執(zhí)行基因重組recfun：變異函數(shù)recopt：重組交叉率9.reinsnewchrom,newobjvch=reins(chrom,selch,subpop,insopt,objvch,objvsel)完成插入子代到當前種群，用子代代替父代并返回結構種群，本函數(shù)屬于選擇函數(shù)，但是為了恢復

19、種群數(shù)量，必須要有，它沒有與select重復oldchrom：父代種群selch：子代種群insopt：insopt(1)指明選擇方法，0為均勻選擇，1為基于適應度的選擇insopt(2)重插入的比率，在0 1，默認1objvch：是chrom的目標值（基于適應度的選擇，該參數(shù)必須有）objvsel：是selch中個體目標值（基于適應度的選擇，該參數(shù)必須有）10.selectselch=select(selfun,chrom,fitnv,ggap,subpop)從種群chrom中選擇優(yōu)良個體selfun：選擇函數(shù)fitnv：列向量，chrom的個體適應度值ggap：代溝率，默認1.0 本帖最后

20、由 zhanhuichong 于 2008-6-15 12:24 編輯 zhanhuichong at 2008-6-15 12:29:53 下面是簡單算例解釋ga編程的一般順序                                        |-|計算目標函數(shù)- |