遗传算法matlab程序
时间: 2023-08-28 13:19:58 浏览: 42
以下是一个简单的遗传算法的MATLAB程序示例:
```
%% 遗传算法参数设置
pop_size = 50; % 种群大小
num_vars = 10; % 解向量维度
num_generations = 100; % 迭代次数
mutation_rate = 0.01; % 变异率
crossover_rate = 0.8; % 交叉率
%% 初始化种群
pop = rand(pop_size, num_vars);
%% 迭代计算
for gen = 1:num_generations
% 计算适应度
fitness = sum(pop, 2);
% 选择
parents = zeros(pop_size, num_vars);
for i = 1:pop_size
% 轮盘赌选择
idx = find(rand <= cumsum(fitness/sum(fitness)), 1);
parents(i,:) = pop(idx,:);
end
% 交叉
for i = 1:2:pop_size
if rand < crossover_rate
% 两点交叉
c_point1 = randi(num_vars-1);
c_point2 = randi([c_point1+1,num_vars]);
temp = parents(i+1,c_point1:c_point2);
parents(i+1,c_point1:c_point2) = parents(i,c_point1:c_point2);
parents(i,c_point1:c_point2) = temp;
end
end
% 变异
for i = 1:pop_size
if rand < mutation_rate
% 随机变异
m_point = randi(num_vars);
parents(i,m_point) = rand;
end
end
% 生成新种群
pop = parents;
% 输出结果
fprintf('Generation %d: Best fitness = %f\n', gen, max(fitness));
end
```
该程序实现了一个简单的遗传算法,用于求解一个解向量的各个元素之和的最大值。程序中主要包括参数设置、种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异和新种群生成等步骤。其中选择和交叉使用了轮盘赌选择和两点交叉算子,变异使用了随机变异算子。程序运行后会输出每一代的最优适应度值。
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)