matlab 自适应遗传算法
时间: 2023-06-25 14:04:14 浏览: 263
Matlab中的自适应遗传算法是一种基于遗传算法和进化策略的优化算法,可以自动调整进化参数以适应不同的问题和环境。
以下是一个简单的自适应遗传算法的Matlab代码实现:
```matlab
function [x, fval] = adaptiveGA(fitnessfcn, nvars)
% 参数初始化
popsize = 50; % 种群大小
maxgen = 100; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
tolerance = 1e-6;% 收敛容差
gen = 1; % 当前迭代次数
done = false; % 是否达到终止条件
lastfval = Inf; % 上一代最优适应度值
% 生成初始种群
pop = rand(popsize, nvars);
while ~done
% 评估种群适应度
f = feval(fitnessfcn, pop);
% 记录当前最优适应度值和个体
[fval, idx] = min(f);
x = pop(idx, :);
% 判断是否达到终止条件
if abs(fval - lastfval) < tolerance
done = true;
elseif gen >= maxgen
done = true;
end
% 更新进化参数
if mod(gen, 10) == 0
pc = max(pc * 0.95, 0.6);
pm = min(pm * 1.1, 0.2);
end
% 选择、交叉和变异操作
newpop = zeros(popsize, nvars);
for i = 1:2:popsize
% 选择
p1 = select(pop, f);
p2 = select(pop, f);
% 交叉
if rand < pc
[c1, c2] = crossover(p1, p2);
else
c1 = p1;
c2 = p2;
end
% 变异
if rand < pm
c1 = mutate(c1);
end
if rand < pm
c2 = mutate(c2);
end
% 添加子代
newpop(i, :) = c1;
newpop(i+1, :) = c2;
end
% 更新种群
pop = newpop;
gen = gen + 1;
lastfval = fval;
end
end
function p = select(pop, f)
% 轮盘赌选择
n = size(pop, 1);
p = zeros(1, size(pop, 2));
fmin = min(f);
fmax = max(f);
while sum(p) == 0
r = rand * (fmax - fmin) + fmin;
for i = 1:n
if f(i) >= r
p = pop(i, :);
break
end
end
end
end
function [c1, c2] = crossover(p1, p2)
% 两点交叉
n = length(p1);
c1 = p1;
c2 = p2;
r = randi(n-1);
c1(r+1:end) = p2(r+1:end);
c2(r+1:end) = p1(r+1:end);
end
function c = mutate(p)
% 随机变异
n = length(p);
r = randi(n);
c = p;
c(r) = rand;
end
```
其中,fitnessfcn是用户自定义的适应度函数,nvars是优化变量的数量。该算法采用轮盘赌选择、两点交叉和随机变异等基本操作,同时还包括自适应调整交叉和变异概率的机制。最终返回种群中适应度最优的个体和对应的适应度值。