%% 多种群遗传算法
clear;
clc
close all
NIND=40; %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
%%
%FieldD函数的结构：
% FieldD=[len lb ub code scale lbin ubin]
% len:包含在Chrom在中的每个子串的长度（PRECI）
% lb ,ub:分别指每个变量的下界和上界
% code:表明子串是怎么样编码的。code=1,为标准的二进制编码；code=2，为格雷编码。
% scale:每个子串是否用的对数刻度还是算术刻度.scale=0，为算术刻度；scale=1，为对数刻度。
% lbin ubin：是否包括变量的边界，为0则去掉边界;为1则包括边界。
FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);[-3,4.1;12.1,5.8];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; %译码矩阵;建立区域描述器
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
ObjV{i}=ObjectFunction(bs2rv(Chrom{i}, FieldD));%计算各初始种群个体的目标函数值
% bs2rv将二进制转换到十进制
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
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
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 % bs2rv将二进制转换到十进制
disp(['最优值为：',num2str(Y)])
disp(['对应的自变量取值：',num2str(X)])
