5.MATLAB优化与控制模型代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码.zip

%% 多种群遗传算法 clear; clc close all NIND=80; %个体数目 NVAR=2; %变量的维数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.9; %代沟 MP=10; %种群数目 %rep 矩阵的复制 FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);[-3,4.1;12.1,5.8];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; %译码矩阵 for i=1:MP Chrom{i}=crtbp(NIND, NVAR*PRECI); %创建初始种群 end pc=0.7+(0.9-0.7)*rand(MP,1); %在【0.7,0.9】范围内随机产生交叉概率 pm=0.001+(0.05-0.001)*rand(MP,1); %在【0.001,0.05】范围内随机产生变异概率 gen=0; %初始遗传代数 gen0=0; %初始保持代数 MAXGEN=10; %最优个体最少保持代数 maxY=0; %最优值 for i=1:MP %bs2rv 二进制串到实数值的转换 ObjV{i}=ObjectFunction(bs2rv(Chrom{i}, FieldD));%计算各初始种群个体的目标函数值 end MaxObjV=zeros(MP,1); %记录精华种群 MaxChrom=zeros(MP,PRECI*NVAR); %记录精华种群的编码 while gen0<=MAXGEN gen=gen+1; %遗传代数加1 %每个种群的进化机制都是常规的SGA，采用轮盘赌选择，单点交叉和位点变异 for i=1:MP FitnV{i}=ranking(-ObjV{i}); % 各种群的适应度 SelCh{i}=select('sus', Chrom{i}, FitnV{i},GGAP); % 选择操作 %随机选择交叉概率pc和变异概率pm，pc的取值范围为[0.7,0.9]，pm的取值范围为[0.001,0.05] SelCh{i}=recombin('xovsp',SelCh{i}, pc(i)); % 交叉操作 SelCh{i}=mut(SelCh{i},pm(i)); % 变异操作 ObjVSel=ObjectFunction(bs2rv(SelCh{i}, FieldD)); % 计算子代目标函数值 [Chrom{i},ObjV{i}]=reins(Chrom{i},SelCh{i},1,1,ObjV{i},ObjVSel); %重插入操作 end [Chrom,ObjV]=immigrant(Chrom,ObjV); % 移民操作 [MaxObjV,MaxChrom]=EliteInduvidual(Chrom,ObjV,MaxObjV,MaxChrom); % 人工选择精华种群 YY(gen)=max(MaxObjV); %找出精华种群中最优的个体 if YY(gen)>maxY %判断当前优化值是否与前一次优化值相同 maxY=YY(gen); %更新最优值 gen0=0; else gen0=gen0+1; %最优值保持次数加1 end end %% 进化过程图 plot(1:gen,YY) xlabel('进化代数') ylabel('最优解变化') title('进化过程') xlim([1,gen]) %% 输出最优解 [Y,I]=max(MaxObjV); %找出精华种群中最优的个体 X=(bs2rv(MaxChrom(I,:), FieldD)); %最优个体的解码解 disp(['最优值为：',num2str(Y)]) disp(['对应的自变量取值：',num2str(X)])