%% 清空环境
clc
clear
%% 遗传算法参数
maxgen=50; %进化代数
sizepop=100; %种群规模
pcross=0.6; %交叉概率
pmutation=0.01; %变异概率
lenchrom=5; %变量字串长度
bound=[0 0.9*pi;0 0.9*pi;0 0.9*pi;0 0.9*pi;0 0.9*pi]; %变量范围
%% 个体初始化
individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %种群结构体
% avgfitness=[]; %种群平均适应度
% bestfitness=[]; %种群最佳适应度
% bestchrom=[]; %适应度最好染色体
% 初始化种群
for i=1:sizepop
individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); %随机产生个体
x=individuals.chrom(i,:);
individuals.fitness(i)=fun(x); %个体适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness,bestindex]=min(individuals.fitness);
bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[];
%% 进化开始
for i=1:maxgen
% 选择操作
individuals=Select(individuals,sizepop);
% 交叉操作
individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);
% 变异操作
individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);
% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=individuals.chrom(j,:);
individuals.fitness(j)=fun(x);
end
%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);
end
individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%进化结束
%% 结果显示
[r,~]=size(trace);
figure
plot(1:r,trace(:,1),'r-',1:r,trace(:,2),'b--');
title(['函数值曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)],'fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('函数值','fontsize',12);
legend('各代平均值','各代最佳值');
grid on
