%%GA
clear
clc
close all
%%%%优化函数
f = @(x) sin(x) + x .* cos(x); % 函数表达式
ezplot(f, [0, 2*pi]) % 画出函数图像
%%%%优化函数
%%%%初始化
N = 50; % 种群上限
ger = 100; % 迭代次数，简单问题100代~300代即可，1000代左右最常见，若问题复杂度高，可以适当增加迭代次数
L = 5; % 基因长度
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
dco = [10000; 1000; 100; 10 ;1]; % 解码器
dna = randi([0, 9], [N, L]); % 基因
hold on
x = dna * dco / 99999 * 2 * pi; % 对初始种群解码
figure(1);%初始图
plot(x, f(x),'ko','linewidth',3) % 画出初始解的位置
x1 = zeros(N, L); % 初始化子代基因，提速用
x2 = x1; % 同上
x3 = x1; % 同上
fi = zeros(N, 1); % 初始化适应度，提速
for epoch = 1: ger % 进化代数为100
for i = 1: N % 交叉操作
if rand < pc
d = randi(N); % 确定另一个交叉的个体
m = dna(d,:); % 确定另一个交叉的个体
d = randi(L-1); % 确定交叉断点
x1(i,:) = [dna(i,1:d), m(d+1:L)]; % 新个体 1
x2(i,:) = [m(1:d), dna(i,d+1:L)]; % 新个体 2
end
end
x3 = dna;
for i = 1: N % 变异操作
if rand < pm
x3(i,randi(L)) = randi([0, 9]);
end
end
dna = [dna; x1; x2; x3]; % 合并新旧基因
fi = f(dna * dco / 99999 * 2 * pi); % 计算适应度，容易理解
dna = [dna, fi];
dna = flipud(sortrows(dna, L + 1)); % 对适应度进行排名
while size(dna, 1) > N % 自然选择
d = randi(size(dna, 1)); % 排名法
if rand < (d - 1) / size(dna, 1)
dna(d,:) = [];
fi(d, :) = [];
end
end
dna = dna(:, 1:L);
end
x = dna * dco / 99999 * 2 * pi; % 对最终种群解码
figure(2);
plot(x, f(x),'ro','linewidth',3) % 画出最终解的位置
disp(['最优解为x=',num2str(x(1))]);
disp(['最优值为y=',num2str(fi(1))]);
