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遗传算法matlab代码 AGA.pdf

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遗传算法 matlab 代码

2008-02-11 16:13

function youhuafun

D=code;

N=50; % Tunable

maxgen=50; % Tunable

crossrate=0.5; %Tunable

muterate=0.08; %Tunable

generation=1;

num = length(D);

fatherrand=randint(num,N,3);

score = zeros(maxgen,N);

while generation<=maxgen

ind=randperm(N-2)+2; % 随机配对交叉

A=fatherrand(:,ind(1:(N-2)/2));

B=fatherrand(:,ind((N-2)/2+1:end));

% 多点交叉

rnd=rand(num,(N-2)/2);

ind=rnd tmp=A(ind);

A(ind)=B(ind);

B(ind)=tmp;

% % 两点交叉

% for kk=1:(N-2)/2

% rndtmp=randint(1,1,num)+1;

% tmp=A(1:rndtmp,kk);

% A(1:rndtmp,kk)=B(1:rndtmp,kk);

% B(1:rndtmp,kk)=tmp;

% end

fatherrand=[fatherrand(:,1:2),A,B];

% 变异

rnd=rand(num,N);

ind=rnd [m,n]=size(ind);

tmp=randint(m,n,2)+1;

tmp(:,1:2)=0;

fatherrand=tmp+fatherrand;

fatherrand=mod(fatherrand,3);

% fatherrand(ind)=tmp;

%评价、选择

scoreN=scorefun(fatherrand,D);% 求得 N 个个体的评价函数

score(generation,:)=scoreN;

[scoreSort,scoreind]=sort(scoreN);

sumscore=cumsum(scoreSort);

sumscore=sumscore./sumscore(end);

childind(1:2)=scoreind(end-1:end);

for k=3:N

tmprnd=rand;

tmpind=tmprnd difind=[0,diff(tmpind)];

if ~any(difind)

difind(1)=1;

end

childind(k)=scoreind(logical(difind));

end

fatherrand=fatherrand(:,childind);

generation=generation+1;

end

% score

maxV=max(score,[],2);

minV=11*300-maxV;

plot(minV,‘*‘);title(‘各代的目标函数值‘);

F4=D(:,4);

FF4=F4-fatherrand(:,1);

FF4=max(FF4,1);

D(:,5)=FF4;

save DData D

function D=code

load youhua.mat

% properties F2 and F3

F1=A(:,1);

F2=A(:,2);

F3=A(:,3);

if (max(F2)>1450)||(min(F2)<=900)

error(‘DATA property F2 exceed it‘‘s range (900,1450]‘)

end

% get group property F1 of data, according to F2 value

F4=zeros(size(F1));

for ite=11:-1:1

index=find(F2<=900+ite*50);

F4(index)=ite;

end

D=[F1,F2,F3,F4];

function ScoreN=scorefun(fatherrand,D)

F3=D(:,3);

F4=D(:,4);

N=size(fatherrand,2);

FF4=F4*ones(1,N);

FF4rnd=FF4-fatherrand;

FF4rnd=max(FF4rnd,1);

ScoreN=ones(1,N)*300*11;

% 这里有待优化

for k=1:N

FF4k=FF4rnd(:,k);

for ite=1:11

F0index=find(FF4k==ite);

if ~isempty(F0index)

tmpMat=F3(F0index);

tmpSco=sum(tmpMat);

ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300);

end

Scorek(k)=sum(ScoreBin);

end

ScoreN=ScoreN-Scorek;

遗传算法程序 matlab

2006 年 12 月 09 日星期六 20:53

遗传算法程序

本程序收集于网络，本人并未进行过运行，如有问题请与作者联系，如有侵权请

告之

遗传算法程序:

说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制 Gray 编码,采用基于轮盘赌

法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!

function

[BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInvers

ion,options)

% [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation)

% Finds a maximum of a function of several variables.

% fmaxga solves problems of the form:

% max F(X) subject to: LB <= X <= UB

% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群

% Trace - 最佳染色体所对应的目标函数值

% FUN - 目标函数

% LB - 自变量下限

% UB - 自变量上限

% eranum - 种群的代数,取 100--1000(默认 200)

% popsize - 每一代种群的规模；此可取 50--200(默认 100)

% pcross - 交叉概率,一般取 0.5--0.85 之间较好(默认 0.8)

% pmutation - 初始变异概率,一般取 0.05-0.2 之间较好(默认 0.1)

% pInversion - 倒位概率,一般取 0.05－0.3 之间较好(默认 0.2)

% options - 1*2 矩阵,options(1)=0 二进制编码(默认

0),option(1)~=0 十进制编

%码,option(2)设定求解精度(默认 1e-4)

% ------------------------------------------------------------------

------

T1=clock;

if nargin<3, error(‘FMAXGA requires at least three input arguments‘);

end

if nargin==3,

eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;optio

ns=[0 1e-4];end

if nargin==4,

popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0

1e-4];end

if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0

1e-4];end

if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end

if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end

if find((LB-UB)>0)

error(‘数据输入错误,请重新输入(LB<UB):‘);

end

s=sprintf(‘程序运行需要约%.4f 秒钟时间,请稍

等......‘,(eranum*popsize/1000));

disp(s);

global m n NewPop children1 children2 VarNum

bounds=[LB;UB]‘;bits=[];VarNum=size(bounds,1);

precision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度

bits=ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))‘ ./ precision));%由设定精度

划分区间

[Pop]=InitPopGray(popsize,bits);%初始化种群

[m,n]=size(Pop);

NewPop=zeros(m,n);

children1=zeros(1,n);

children2=zeros(1,n);

pm0=pMutation;

BestPop=zeros(eranum,n);%分配初始解空间 BestPop,Trace

Trace=zeros(eranum,length(bits)+1);

i=1;

while i<=eranum

for j=1:m

value(j)=feval(FUN(1,:),(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));%计算适

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