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matlab遗传算法

遗传算法的实例,供大家参考学习,再者要三个积分是值得的,请下载。
2009-06-13 上传大小:37KB
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《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》PDF完整清晰版

《MATLAB 遗传算法工具箱及应用》 作 者:雷英杰 张善文 李续武 周创明 出版社:西安电子科技大学出版社 本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识,包括遗传算法的基本原理,编码、选择、交叉、变异,适应度函数,控制参数选择,约束条件处理,模式定理,改进的遗传算法,早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德(Sheffield)大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法,举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。 本书取材新颖,内容丰富,逻辑严谨,语言通俗,理例结合,图文并茂,注重基础,面向应用。书中包含大量的实例,便于自学和应用。 本书可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书,也可供其他相关专业的师生及科研和工程技术人员自学或参考。 第一章 遗传算法概述 1 1.1 遗传算法的概念 1 1.2 遗传算法的特点 3 1.2.1 遗传算法的优点 3 1.2.2 遗传算法的不足之处 4 1.3 遗传算法与传统方法的比较 4 1.4 遗传算法的基本用语 6 1.5 遗传算法的研究方向 7 1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章 基本遗传算法及改进 11 2.1 遗传算法的运行过程 11 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 2.1.2 遗传算法的基本操作 13 2.2 基本遗传算法 14 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 2.2.3 遗传算法的具体例证 16 2.3 改进的遗传算法 22 2.3.1 改进的遗传算法一 23 2.3.2 改进的遗传算法二 24 2.3.3 改进的遗传算法三 25 2.3.4 改进的遗传算法四 28 2.4 多目标优化中的遗传算法 30 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章 遗传算法的理论基础 34 3.1 模式定理 34 3.2 积木块假设 36 3.3 欺骗问题 37 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 39 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 39 3.4.2 未成熟收敛的防止 40 3.5 性能评估 41 3.6 小生境技术和共享函数 43 第四章 遗传算法的基本原理与方法 45 4.1 编码 45 4.1.1 编码方法 46 4.1.2 编码评估策略 48 4.2 选择 48 4.3 交叉 52 4.4 变异 55 4.5 适应度函数 57 4.5.1 适应度函数的作用 57 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 58 4.5.3 适应度函数的种类 58 4.5.4 适应度尺度的变换 59 4.6 控制参数选择 60 4.7 约束条件的处理 61 第五章 遗传算法工具箱函数 62 5.1 工具箱结构 62 5.1.1 种群表示和初始化 63 5.1.2 适应度计算 63 5.1.3 选择函数 63 5.1.4 交叉算子 64 5.1.5 变异算子 64 5.1.6 多子群支持 64 5.2 遗传算法中的通用函数 64 5.2.1 函数 bs2rv 64 5.2.2 函数 crtbase 66 5.2.3 函数 crtbp 66 5.2.4 函数 crtrp 67 5.2.5 函数 migrate 68 5.2.6 函数 mut 69 5.2.7 函数 mutate 71 5.2.8 函数 mutbga 72 5.2.9 函数 ranking 74 5.2.10 函数 recdis 76 5.2.11 函数 recint 77 5.2.12 函数 reclin 78 5.2.13 函数 recmut 79 5.2.14 函数 recombin 81 5.2.15 函数 reins 81 5.2.16 函数 rep 84 5.2.17 函数 rws 84 5.2.18 函数 scaling 85 5.2.19 函数 select 86 5.2.20 函数 sus 88 5.2.21 函数 xovdp 88 5.2.22 函数 xovdprs 89 5.2.23 函数 xovmp 90 5.2.24 函数 xovsh 91 5.2.25 函数 xovshrs 92 5.2.26 函数 xovsp 93 5.2.27 函数 xovsprs 94 第六章 遗传算法工具箱的应用 95 6.1 安装 95 6.2 种群的表示和初始化 95 6.3 目标函数和适应度函数 96 6.4 选择 97 6.5 交叉 99 6.6 变异 101 6.7 重插入 101 6.8 遗传算法的终止 102 6.9 数据结构 102 6.10 多种群支持 104 6.11 示范脚本 105 第七章 遗传算法应用举例 107 7.1 简单一元函数优化实例 107 7.2 多元单峰函数的优化实例 111 7.3 多元多峰函数的优化实例 115 7.4 收获系统最优控制 118 7.5 装载系统的最优问题 122 7.6 离散二次线性系统最优控制问题 125 7.7 目标分配问题 128 7.8 双积分的优化问题 130 7.9 雷达目标识别问题 131 7.10 图像分割问题 134 7.11 一些测试函数对应的优化问题 136 7.11.1 轴并行超球体的最小值问题 136 7.11.2 旋转超球体的最小值问题 137 7.11.3 Rosenbrock’s Valley最小值问题 138 7.11.4 Rastrigin函数的最小值问题 139 7.11.5 Schwefel函数的最小值问题 140 7.11.6 Griewangk函数的最小值问题 141 7.11.7 不同权的总和最小值问题 142 7.12 多目标优化问题 142 第八章 使用MATLAB遗传算法工具 146 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 146 8.1.1 工具箱的特点 146 8.1.2 编写待优化函数的M文件 148 8.2 使用遗传算法工具初步 149 8.2.1 遗传算法使用规则 149 8.2.2 遗传算法使用方式 150 8.2.3 举例:Rastrigin函数 151 8.2.4 遗传算法的一些术语 156 8.2.5 遗传算法如何工作 157 8.3 使用遗传算法工具求解问题 160 8.3.1 使用遗传算法工具GUI 160 8.3.2 从命令行使用遗传算法 172 8.3.3 遗传算法举例 177 8.4 遗传算法参数和函数 192 8.4.1 遗传算法参数 192 8.4.2 遗传算法函数 203 8.4.3 标准算法选项 207 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 208 9.1 直接搜索工具概述 208 9.2 直接搜索算法 209 9.2.1 何谓直接搜索 209 9.2.2 执行模式搜索 209 9.2.3 寻找函数最小值 210 9.2.4 模式搜索术语 212 9.2.5 模式搜索如何工作 214 9.3 使用直接搜索工具 218 9.3.1 浏览模式搜索工具 218 9.3.2 从命令行运行模式搜索 226 9.3.3 模式搜索举例 229 9.3.4 参数化函数 243 9.4 模式搜索参数和函数 245 9.4.1 模式搜索参数 245 9.4.2 模式搜索函数 253 参考文献 259 因为资源费了很多心思才找到,所以需要赋分!

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用MATLAB实现遗传算法程序

遗传算法的基本步骤如下: 1)在一定编码方案下,随机产生一个初始种群; 2)用相应的解码方法,将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量,并求得个体的适应值; 3)按照个体适应值的大小,从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池; 4)由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作,并形成新一代的种群; 5)反复执行步骤2-4,直至满足收敛判据为止。 用MATLAB 编写了遗传算法程序,并给出完 整代码,程序在matlabR2009中调试通过。最后,通过 一个实例说明其在函数优化中的应用。

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遗传算法解决 TSP问题 matlab 2017a 编程

包含 解决TSP 问题的遗传算法 代码, matlab 2017a 环境下 完美运行 注释比较详细。容易上手 是matlab 入门 以及遗传算法学习的帮手

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遗传算法解决最短路径问题matlab程序加注释

遗传算法解决最短路径问题的matlab程序,并加以注释。

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MATLAB遗传算法工具箱及应用(超清晰版+源码)

MATLAB遗传算法工具箱及应用(超清晰版+源码),非常难得真正清晰版本。

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一个简单的遗传算法例子——MATLAB源程序

一个一个简单的遗传算法例子,代码注释详尽,很适合初学者进行学习。代码已经经过测试,请放心下载

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遗传算法求最小值(matlab源代码和实验报告)

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适合新手学习的简单遗传算法matlab实现

matlab实现的遗传算法,包含遗传算法的编码,选择,交叉,变异,适应度函数

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遗传算法计算最短路径的MATLAB程序

用遗传算法计算最短路径的MATLAB程序,在数学建模及其他编程中一种重要的算法思想

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《MATLAB遗传算法工具箱及应用》第二版 PDF,添加了完整目录,便于大家查看

《MATLAB遗传算法工具箱及应用》第二版 PDF,针对matlab新版工具箱进行了一定的增补更新。另外为了便于大家查看,手动添加了完整目录,费了不少功夫呀。 详细目录如下,是一本学习遗传算法的好书! 第一章遗传算法概述 1 1.1 遗传算法的槪念 1 1.2 遗传箅法的特点 3 1.2.1 遗传算法的优点 3 1.2.2 遗传算法的不足之处 4 1.3 遗传算法与传统方法的比较 4 1.4 遗传算法的基本用语 6 1.5 遗传算法的研究方向 7 1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章基本遗传算法及改进 11 2.1 遗传算法的运行过程 11 2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 2.1.2 遗传算法的基本操作 13 2.2 基本遗传箅法 14 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 2.2.3 遗传算法的具体例证 16 2.3 改进的遗传算法 22 2.3.1 改进的遗传算法一 23 2.3.2 改进的遗传算法二 24 2.3.3 改进的遗传算法三 25 2.3.4 改进的遗传算法四 27 2.4 多目标优化中的遗传算法 29 2.4.1 多目标优化的概念 30 2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章遗传算法的理论基础 33 3.1 模式定理 33 3.2 积木块假设 35 3.3 欺骗问题 36 3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 38 3.4.1 遗传算法的未成熟收敛问题 38 3.4.2 未成熟收敛的防止 39 3.5 性能评估 40 3.6 小生境技术和共享函数 42 第四章遗传算法的基本原理与方法 43 4.1 编码 43 4.1.1 编码方法 44 4.1.2 编码评估策略 46 4.2 选择 46 4.3 交叉 50 4.4 变异 53 4.5 适应度函数 55 4.5.1 适应度函数的作用 55 4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 56 4.5.3 适应度函数的种类 56 4.5.4 适应度尺度的变换 57 4.6 控制参数的选择 58 4.7 约束条件的处理 59 第五章遗传算法工具箱函数 60 5.1 工具箱结构 60 5.1.1 种群表示和初始化 61 5.1.2 适应度计算 61 5.1.3 选择函数 61 5.1.4 变异算子 62 5.1.5 交叉算子 62 5.1.6 多子群支持 62 5.2 遗传算法中的通用函数 62 5.2.1 函数bs2rv 62 5.2.2 函数crtbase 64 5.2.3 函数crtbp 64 5.2.4 函数crtrp 65 5.2.5 函数migrate 66 5.2.6 函数mut 67 5.2.7 函数mutate 69 5.2.8 函数mutbga 70 5.2.9 函数ranking 72 5.2.10 函数recdis 74 5.2.11 函数recint 75 5.2.12 函数reclin 76 5.2.13 函数recmut 77 5.2.14 函数recombin 79 5.2.15 函数reins 80 5.2.16 函数rep 82 5.2.17 函数rws 82 5.2.18 函数scaling 83 5.2.19 函数select 84 5.2.20 函数sus 86 5.2.21 函数xovdp 86 5.2.22 函数xovdprs 87 5.2.23 函数xovmp 88 5.2.24 函数xovsh 89 5.2.25 函数xovshrs 90 5.2.26 函数xovsp 91 5.2.27 函数xovsprs 92 第六章遗传算法工具箱的介绍 93 6.1 安装 93 6.2 种群的表示和初始化 93 6.3 目标函数和适应度函数 94 6.4 选择 95 6.5 交叉 97 6.6 变异 98 6.7 重插人 99 6.8 遗传算法举例法的终止 100 6.9 数据结构 100 6.10 多种群支持 101 6.11 示范脚本 103 第七章遗传算法应用举例 UM 7.1 简单一元函数优化实例 104 7.2 多元单峰函数的优化实例 108 7.3 多元多峰函数的优化实例 112 7.4 收获系统最优控制 115 7.5 装载系统的最优问题 119 7.6 离散二次线性系统最优 控制问题 122 7.7 目标分配问题 125 7.8 双积分的优化问题 127 7.9 雷达目标识别问题 128 7.1 0图像增强问题 131 7.1 1 —些测试函数对应的优化问题 133 7.1 1.1轴并行超球体的 最小值问题 133 7.1 1.2旋转超球体的最小值问题 134 7.1 1.3 Rosenbrock's Valley最小值问题 135 7.1 1.4 Rastrigin 函数的最小值问题 136 7.1 1.5 Schwefel 函数的最小值问题 137 7.1 1.6 Griewangk 函数的最小值问题 138 7.1 1.7不同权的总和最小值问题 139 7.1 2 多目标优化问题 139 第八章使用MATLAB遗传算法工具 143 8.1 遗传算法与直接搜索工具箱概述 143 8.1.1 工具箱的特点 143 8.1.2 编写待优化函数的M文件 145 8.2 使用遗传算法工具初步 146 8.2.1 遗传算法使用规则 147 8.2.2 遗传算法使用方式 147 8.2.3 举例:Rastrigin 函数 149 8.2.4 遗传算法的一些术语 154 8.2.5 遗传算法如何工作 155 8.3 使用遗传算法工具求解问题 158 8.3.1 使用遗传算法工具GUI 158 8.3.2 从命令行使用遗传算法 170 8.3.3 遗传算法举例 177 8.3.4 混合整数优化 196 8.3.5 用遗传箅法求解混合整数工程设计问题 201 8.4 遗传算法参数和函数 207 8.4.1 遗传算法参数 207 8.4.2 遗传算法函数 217 8.4.3 标准箅法选项 223 第9章 使用matlab直接搜索工具 224 9.1 直接搜索工具概述 224 9.2 直接搜索算法 225 9.2.1 直接搜索 225 9.2.2 执行模式搜索 225 9.2.3 寻找函数最小值 227 9.2.4 模式搜索术语 229 9.2.5 模式搜索如何工作 230 9.3 使用直接搜索工具 235 9.3.1 浏览模式搜索工具 235 9.3.2 从命令行运行模式搜索 245 9.3.3 模式搜索算法举例 248 9.3.4 参数化函数 267 9.3.5 用户绘图函数 269 9.3.6 向量化目标函数和约束函数 272 9.3.7 并行优化ODE问题 274 9.4 模式搜索参数和函数 281 9.4.1 模式搜索参数 282 9.4.2 模式搜索函数 294 9.5 搜索和表决 300 9.5.1 搜索的定义 300 9.5.2 搜索方法 301 9.5.3 搜索类型 301 9.5.4 搜索时机 301 9.6 非线性约束求解箅法 302 第十章遗传算法在图像处理中的应用 303 10.1 基于GA的图像分割方法 303 10.1.1 基于简单GA的图像分割阈值法 303 10.1.2 基于改进GA的图像分割方法 309 10.2 最大类间方差法与GA相结合的图像分割方法 317 10.3 最佳直方图熵法与GA相结合的图像分割方法 319 10.4 最佳直方图熵法与改进GA相结合的图像分割方法 322 10.5 二维最佳直方图熵法及改进GA分割图像方法 325 10.6 基于GA的植物病害叶片中的病斑提取方法 332 10.7 基于遗传神经网络的图像分割方法 333 10.8 基于GA的文字提取方法 336 参考文献 340

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遗传算法MATLAB代码

简单的遗传算法,计算函数最值. function ga_main() % 遗传算法程序 % n-- 种群规模% ger-- 迭代次数% pc--- 交叉概率% pm-- 变异概率 % v-- 初始种群(规模为n)% f-- 目标函数值% fit-- 适应度向量 % vx-- 最优适应度值向量% vmfit-- 平均适应度值向量 clear all; close all; clc;%清屏 tic;%计时器开始计时 n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数 %以上为经验值,可以更改。 % 生成初始种群 v=init_population(n,22); %得到初始种群,22串长,生成20*22的0-1矩阵 [N,L]=size(v); %得到初始规模行,列 disp(sprintf('Number of generations:%d',ger)); disp(sprintf('Population size:%d',N)); disp(sprintf('Crossover probability:%.3f',pc)); disp(sprintf('Mutation probability:%.3f',pm)); %sprintf可以控制输出格式 % 待优化问题 xmin=0;xmax=9; %变量X范围 f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)'; % 计算适应度,并画出初始种群图形 x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制,%冒号表示对所有行进行操作。 fit=eval(f);%eval转化成数值型的 %计算适应度 figure(1);%打开第一个窗口 fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图 grid on;hold on; plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像 title('(a)染色体的初始位置');%标题 xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴 % 迭代前的初始化 vmfit=[];%平均适应度 vx=[]; %最优适应度 it=1; % 迭代计数器 % 开始进化 while it<=ger %迭代次数 0代 %Reproduction(Bi-classist Selection) vtemp=roulette(v,fit);%复制算子 %Crossover v=crossover(vtemp,pc);%交叉算子 %Mutation变异算子 M=rand(N,L)<=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量 %M(1,:)=zeros(1,L); v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变,再乘以2. NICE!!确实好!!!把M中为1的位置上的地方的值变反 %这里是点乘 %变异 %Results x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码,求目标函数值 fit=eval(f); %计算数值 [sol,indb]=max(fit);% 每次迭代中最优目标函数值,包括位置 v(1,:)=v(indb,:); %用最大值代替 fit_mean=mean(fit); % 每次迭代中目标函数值的平均值。mean求均值 vx=[vx sol]; %最优适应度值 vmfit=[vmfit fit_mean];%适应度均值 it=it+1; %迭代次数计数器增加 end

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matlab遗传算法工具箱gatbx(直接可用版)

这是最好用的matlab遗传算法工具箱:gatbx,工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。

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背包问题遗传算法matlab源程序代码

部分代码: function Population1=GA_tubian(Population,pe_tubian) %遗传算法突变算子 %pe为突变概率 Population1=Population; n=length(Population(:,1)); m=length(Population(1,:)); for i=1:n for j=1:m test=rand; if test<pe_tubian Population1(i,j)=1-Popula

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matlab 中用遗传算法解决TSP问题

基于遗传算法去解决最短路径问题,里面用实例演示,清楚明白

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MATLAB遗传算法VRP

MATLAB遗传算法单车场单车型有容量约束的多车VRP问题,解压后直接运行

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遗传算法求多元函数极值Matlab代码

本资源为自己编写的遗传算法求多元函数极值的Matlab代码,共大家共同学习和研究。

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Matlab实现遗传算法(二进制编码)

使用Matlab实现二进制编码方案的遗传算法,算法分为初始化init.m、编码encoding、解码decoding、交叉crossover、变异mutation、选择selection以及适应度函数的计算。该文件为编码算法

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遗传算法求解背包问题(matlab源码+原问题) 无误版

该压缩包中给出了典型的多背包问题,作者使用简明易懂的matlab语言对遗传算法进行编程,并对该问题进行了求解,该程序还可以求其他的背包问题以及组合优化问题。

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遗传算法matlab源代码,对于初学者特别有用,经过编译没有什么bug

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车间调度遗传算法matlab程序

车间调度问题,用遗传算法实现,并给出源代码,希望对大家有用

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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