在遗传算法中,假设四个染色体分别是:s=10001,s=11010,=01101,s=11001,各染 色体的积累概率分别是0.16,0.55,0.64,1.00,假设按赠轮选择时依次生成的4个随机数为 0.14,0.51,0.24和
时间: 2023-09-20 12:12:38 浏览: 39
0.95,那么哪些染色体被选中?
按照赌轮选择算法,首先需要将累积概率转化为区间。对于给定的随机数r,从染色体集合中找到第一个累积概率大于r的染色体,该染色体即为被选中的染色体。
根据题目给出的数据,将累积概率转化为区间:s1=[0,0.16), s2=[0.16,0.55), s3=[0.55,0.64), s4=[0.64,1.00)。
对于第一个随机数0.14,从染色体集合中找到第一个累积概率大于0.14的染色体,即为s1=10001。
对于第二个随机数0.51,从染色体集合中找到第一个累积概率大于0.51的染色体,即为s2=11010。
对于第三个随机数0.24,从染色体集合中找到第一个累积概率大于0.24的染色体,即为s2=11010。
对于第四个随机数0.95,从染色体集合中找到第一个累积概率大于0.95的染色体,即为s4=11001。
因此,被选中的染色体分别是10001、11010、11010、11001。
相关问题
遗传算法中 fitness_values = arrayfun(fitness_func, pop); 如何使用
`arrayfun` 和 `fitness_func` 是 MATLAB 中用于遗传算法的两个函数。其中,`fitness_func` 是你自己定义的适应度函数,它需要接受一个染色体作为输入,并返回对应染色体的适应度值。`pop` 是一个矩阵,包含多个染色体,每一行表示一个染色体。
`arrayfun` 函数可以将 `fitness_func` 应用于 `pop` 中的每一个染色体,返回一个数组,其中每个元素是对应染色体的适应度值。具体使用方法如下:
```matlab
% 假设 pop 是一个 10 x 5 的矩阵,每一行表示一个染色体
% fitness_func 是一个适应度函数,接受一个 1 x 5 的染色体,返回一个标量适应度值
fitness_values = arrayfun(@fitness_func, pop);
```
在这个例子中,我们将 `@fitness_func` 传递给 `arrayfun` 函数,它会将 `fitness_func` 应用到 `pop` 的每一行上,并返回一个大小为 10 的数组 `fitness_values`,其中每个元素是对应染色体的适应度值。
用matlab写出X+X=1和X≤5+X使用遗传算法求最小值
好的,我会使用Matlab编写一个使用遗传算法来求解最小化问题的代码。
首先,我们需要定义问题的目标函数。根据您提供的问题,我们有两个约束条件:X + X = 1 和 X ≤ 5 + X。因此,我们可以将目标函数定义为 X + X,并在遗传算法中考虑这两个约束条件。
下面是使用遗传算法求解最小值的Matlab代码示例:
```matlab
function [x_min, f_min] = genetic_algorithm()
% 遗传算法参数设置
population_size = 100; % 种群大小
chromosome_length = 1; % 染色体长度
crossover_rate = 0.8; % 交叉概率
mutation_rate = 0.01; % 变异概率
max_generation = 100; % 最大迭代次数
% 初始化种群
population = rand(population_size, chromosome_length);
% 进化过程
for generation = 1:max_generation
% 计算适应度值
fitness = calculate_fitness(population);
% 选择操作
selected_population = selection(population, fitness);
% 交叉操作
offspring_population = crossover(selected_population, crossover_rate);
% 变异操作
mutated_population = mutation(offspring_population, mutation_rate);
% 更新种群
population = mutated_population;
end
% 计算最优解及目标函数值
[best_fitness, best_index] = min(fitness);
x_min = population(best_index);
f_min = calculate_objective(x_min);
end
function fitness = calculate_fitness(population)
% 计算适应度值
fitness = zeros(size(population, 1), 1);
for i = 1:size(population, 1)
fitness(i) = calculate_objective(population(i));
end
end
function obj_value = calculate_objective(x)
% 计算目标函数值
obj_value = x + x;
end
function selected_population = selection(population, fitness)
% 选择操作:轮盘赌选择
total_fitness = sum(fitness);
normalized_fitness = fitness / total_fitness;
accumulated_fitness = cumsum(normalized_fitness);
selected_population = zeros(size(population));
for i = 1:size(population, 1)
rand_num = rand;
selected_index = find(accumulated_fitness >= rand_num, 1);
selected_population(i, :) = population(selected_index, :);
end
end
function offspring_population = crossover(selected_population, crossover_rate)
% 交叉操作:单点交叉
offspring_population = zeros(size(selected_population));
for i = 1:2:size(selected_population, 1)
parent1 = selected_population(i, :);
parent2 = selected_population(i+1, :);
if rand < crossover_rate
crossover_point = randi(size(parent1, 2) - 1) + 1;
offspring1 = [parent1(1:crossover_point), parent2(crossover_point+1:end)];
offspring2 = [parent2(1:crossover_point), parent1(crossover_point+1:end)];
offspring_population(i, :) = offspring1;
offspring_population(i+1, :) = offspring2;
else
offspring_population(i, :) = parent1;
offspring_population(i+1, :) = parent2;
end
end
end
function mutated_population = mutation(offspring_population, mutation_rate)
% 变异操作:随机变异
mutated_population = offspring_population;
for i = 1:size(mutated_population, 1)
for j = 1:size(mutated_population, 2)
if rand < mutation_rate
mutated_population(i, j) = rand;
end
end
end
end
% 运行遗传算法
[x_min, f_min] = genetic_algorithm();
disp(['最优解 x = ', num2str(x_min)]);
disp(['最小值 f(x) = ', num2str(f_min)]);
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,可能需要根据您的具体问题进行适当修改。希望对您有所帮助!
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