matlab遗传算法实验代码
时间: 2023-09-02 11:05:35 浏览: 58
以下是一个简单的 MATLAB 遗传算法实验代码,其中使用二进制编码表示优化问题的解:
```
% 定义需要优化的函数
fitnessFunc = @(x) sum(x);
% 初始化遗传算法参数
popSize = 50; % 种群大小
numVars = 10; % 变量数目
numGenerations = 100; % 迭代次数
mutationRate = 0.01; % 变异率
crossoverRate = 0.8; % 交叉率
% 初始化种群
population = randi([0 1], popSize, numVars);
% 迭代遗传算法
for i = 1:numGenerations
% 计算每个个体的适应度
fitness = arrayfun(fitnessFunc, population);
% 选择父母
parentIndices = randsample(popSize, popSize, true, fitness./sum(fitness));
parents = population(parentIndices, :);
% 进行交叉操作
crossoverMask = rand(popSize, numVars) < crossoverRate;
offspring = parents;
for j = 1:2:popSize
parent1 = parents(j, :);
parent2 = parents(j+1, :);
offspring(j, :) = parent1 .* crossoverMask(j, :) + parent2 .* ~crossoverMask(j, :);
offspring(j+1, :) = parent2 .* crossoverMask(j+1, :) + parent1 .* ~crossoverMask(j+1, :);
end
% 进行变异操作
mutationMask = rand(popSize, numVars) < mutationRate;
offspring = xor(offspring, mutationMask);
% 更新种群
population = offspring;
end
% 输出最优解
bestIndividual = population(fitness == max(fitness), :);
disp(bestIndividual);
```
可以根据需要修改函数 `fitnessFunc` 来适应不同的优化问题。
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