遗传算法matlab程序案例详解
时间: 2023-08-23 20:40:02 浏览: 46
遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法,可以应用于函数最优化、参数优化、组合优化等问题。下面给出一个matlab程序案例详解。
首先,定义一个函数作为遗传算法的目标函数,如下所示:
```matlab
function [y] = myfunc(x)
% 输入:x为n维向量,表示待优化的变量
% 输出:y为标量,表示目标函数的值
y = sum(x.^2);
end
```
接下来,设置遗传算法的参数,如下所示:
```matlab
popsize = 50; % 种群大小
numvars = 10; % 变量维度
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
maxgen = 100; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
```
然后,定义遗传算法的主程序,如下所示:
```matlab
bestfit = zeros(maxgen,1); % 记录每一代的最优适应度
pop = repmat(lb,numvars,popsize) + repmat((ub-lb),numvars,popsize).*rand(numvars,popsize); % 初始化种群
for i = 1:maxgen
% 计算适应度
fit = zeros(1,popsize);
for j = 1:popsize
fit(j) = myfunc(pop(:,j));
end
% 记录最优适应度
bestfit(i) = min(fit);
% 选择操作
idx = randsample(popsize,popsize,true,1./fit);
pop = pop(:,idx);
% 交叉操作
for j = 1:2:popsize
if rand < pc
k = randi(numvars-1);
pop(k+1:end,j) = pop(k+1:end,j) + (pop(k+1:end,j+1)-pop(k+1:end,j)).*rand;
pop(k+1:end,j+1) = pop(k+1:end,j+1) + (pop(k+1:end,j)-pop(k+1:end,j+1)).*rand;
end
end
% 变异操作
for j = 1:popsize
if rand < pm
k = randi(numvars);
pop(k,j) = lb + (ub-lb).*rand;
end
end
end
```
最后,绘制每一代最优适应度的变化曲线,如下所示:
```matlab
plot(bestfit,'LineWidth',2);
xlabel('Generation');
ylabel('Best Fitness');
title('Genetic Algorithm');
```
以上就是一个简单的遗传算法matlab程序案例详解。需要注意的是,遗传算法的效果受到参数设置的影响,需要根据具体问题进行调整。