遗传麻雀算法解决四维问题的matlab代码
时间: 2023-06-12 20:03:27 浏览: 49
以下是一个基于遗传麻雀算法解决四维问题的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义问题
function f = four_dimension(x)
f = -x(1)*x(4)*(x(1)+x(2)+x(3))+x(3);
end
% 初始化参数
n = 4; % 变量个数
pop = 10; % 种群大小
iter = 100; % 迭代次数
% 初始化种群
for i = 1:pop
x(i,:) = rand(1,n);
end
% 遗传麻雀算法主循环
for t = 1:iter
% 计算适应度
for i = 1:pop
f(i) = four_dimension(x(i,:));
end
% 选择
[f_sort, idx] = sort(f, 'descend');
x_sort = x(idx,:);
x_new = x_sort(1:pop/2,:);
% 交叉
for i = 1:pop/4
p1 = randi([1 pop/2]);
p2 = randi([1 pop/2]);
while p2 == p1
p2 = randi([1 pop/2]);
end
alpha = rand(1,n);
x_new(i+pop/2,:) = alpha.*x_new(p1,:) + (1-alpha).*x_new(p2,:);
end
% 变异
for i = 1:pop/4
p1 = randi([1 pop/2]);
alpha = rand(1,n);
x_new(i+pop/2*3,:) = x_new(p1,:) + (rand(1,n)-0.5)./10;
end
% 更新种群
x = x_new;
end
% 输出结果
[f_sort, idx] = sort(f, 'descend');
x_sort = x(idx,:);
fprintf('最优解: %f\n', f_sort(1));
disp('最优解的变量:');
disp(x_sort(1,:));
```
其中,`four_dimension` 函数是需要优化的四维问题的目标函数,变量个数为 `n`,种群大小为 `pop`,迭代次数为 `iter`。主循环中,首先计算种群中每个个体的适应度,然后进行选择、交叉和变异操作,最后更新种群。最终输出最优解和相应的变量。