遗传算法在以下函数上的平均收敛精度,收敛曲线和统计箱图的代码 函数为 function f=sphere_func(x) f=sum(x.^2,2);
时间: 2024-02-11 13:04:33 浏览: 26
以下是使用遗传算法求解sphere_func函数最小值的MATLAB代码,包括平均收敛精度、收敛曲线和统计箱图:
```matlab
% 定义目标函数sphere_func
function f = sphere_func(x)
f = sum(x.^2, 2);
% 遗传算法参数设置
nvars = 30; % 变量个数
lb = -100; % 变量下界
ub = 100; % 变量上界
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 50);
% 运行遗传算法
[x, fval, exitflag, output] = ga(@sphere_func, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
% 计算平均收敛精度
tolerance = 1e-6;
convergence_rate = sum(abs(fval) < tolerance) / numel(fval);
fprintf('Convergence rate: %.2f%%\n', convergence_rate * 100);
% 绘制收敛曲线
figure;
plot(output.bestf);
xlabel('Generation');
ylabel('Best fitness value');
title('Convergence curve');
% 绘制统计箱图
figure;
boxplot(fval);
xlabel('Generation');
ylabel('Fitness value');
title('Statistics of fitness values');
```
在上述代码中,我们使用MATLAB内置的遗传算法函数`ga`来优化sphere_func函数。`gaoptimset`函数用于设置遗传算法的各项参数,例如种群大小、迭代次数、停滞代数等。`tolerance`变量用于设定收敛精度的阈值,这里取1e-6。在遗传算法运行结束后,我们可以根据目标函数的取值来计算平均收敛精度,绘制收敛曲线和统计箱图。