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三个遗传算法matlab程序实例 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的,并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》,GA这个名称才逐渐为人所知,J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法(SGA)。
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遗传算法程序(一)
说明为遗传算法的主程序采用二进制 编码采用基于轮盘赌法的非线性排名
选择均匀交叉变异操作而且还引入了倒位操作
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)* !"#(
)"+*"','"-,
)*,'-,.
)*/(-0!1/1
)2最优的群体即为最优的染色体群
)2最佳染色体所对应的目标函数值
) 2目标函数
)!2自变量下限
)2自变量上限
)2种群的代数取 344223444默认 544(
)"#2每一代种群的规模;此可取 6422544默认 344(
)2交叉概率一般取 4622476 之间较好默认 47(
)2初始变异概率一般取 446245 之间较好默认 43(
)&'"2倒位概率一般取 446-48 之间较好默认 45(
)2395 矩阵3(4 二进制编码默认 4(3(:4 十进制编
)码5(设定求解精度默认 32;(
)
)222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222
3,<
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" "8 544"#344$47%43&'"4364
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""A&'"436432;+
"B+!2(C4(
=数据输入错误请重新输入!1(=(
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"D=程序运行需要约);秒钟时间请稍等=9"#E3444((
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-+!=-"G "#-+3(
""5()由求解精度确定二进制编码长度
-"",,5-+5(2-+3((=E""(()由设定精度划分区间
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"#(
F#(
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.",+5#3(
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#()分配初始解空间
#,.-"(H3(
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',0(', 3(-50(-+-"((()计算适应度
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"(&+*(
"3(%*G,
"5,.-"(H3((-5"(-+-"(
, ,"I<J, -+-"()非线性排名选择
$K'$K',$+"++2"(E((
)采用多点交叉和均匀交叉,且逐步增大均匀交叉的概率
)+"++2"(E(
%%$K'%G ()变异
&'"&'"%&'"()倒位
&'")更新
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)随着种群向前进化,逐步增大变异率至 3E5 交叉率
"(%
""H3
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3
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,= 函 数 优 化 的 遗 传 算 法 =(*,-,= 进 化 世 代 数 (=(,-,= 每 一 代 最 优 适 应 度
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3"D=进化到 )+代 自变量为 )时得本次求解的最优值 )M 对应染色体是:
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)B5(,()绘制变异值增大过程
5,<
,+N523
",+N@(14
,+N@(,+N@(H@4,+N6(,+N6(23
+
",+N6(14
,+N6(,+N6(H@4,+N;(,+N;(23
+)像这种程序当然不考虑运行上小时啦
5"D= 程 序 运 行 耗 时 )+ 小 时 )+ 分 钟 );
秒=,+N;(,+N6(,+N@((
+"5(
)初始化种群
)采用二进制 编码其目的是为了克服二进制编码的 O" 悬崖缺点
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)其中原二进制串3(5(( 串-3(-5(-(
"""(3+23(
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"""#(3,().F.,+""+"'"+,
)解码
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)',2表征各变量的十进制数
)-',2表征各变量的二进制编码串
)-+2各变量的取值范围
)-"2各变量的二进制编码长度
,-+5(2-+3((=E5L-"23()..'"-,
G"#-+3(
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-',"(H3("H3((
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资源评论
- 易小天2018-02-28习惯性好评
- linux小黄2013-09-02一般般 注释不详细
- joysasa2013-04-15看着还挺专业的
MisuzuAyu
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