function [crosspop,crossfit] = mycrossover(pop,fit,caldata,pc0) %自适应的参数设置 a = 0.6; b = 0.2; fmean = mean(fit); fmax = max(fit); fmin = min(fit); alpha = fmean/fmax; beta = fmin/fmax; if alpha>a && beta>b pc = pc0*(1/beta); else pc = pc0; end %下面开始选择交叉的染色体 n = length(fit); poplength = length(pop(1,:)); temp = rand(n,1); choose = zeros(n,1); choose(temp<pc)=1; choose = find(choose==1); crossnum = length(choose); if mod(crossnum,2) %如果总数是奇数,就减去一个,保证两两交叉 choose(end)=[]; crossnum = crossnum-1; end crosspop = zeros(crossnum,poplength); crossfit = zeros(crossnum,1); for i = 1:2:crossnum h1 = [randi([1 poplength])]; h2 = [randi([1 poplength])]; k1 = min([h1,h2]); %选择交叉的位置 k2 = max([h1,h2]); x1 = pop(choose(i),:); x2 = pop(choose(i+1),:); y1 = x1(k1:k2); y2 = x2(k1:k2); x1(k1:k2) = y2; %x2的后一节y2放在x1后面 x2(k1:k2) = y1; %x1的后一节y1放在x2后面 以此方式表示交叉 %把交叉后的染色体和适应度分别保存 x1 = fixpop(x1,k1,k2); x2 = fixpop(x2,k1,k2); crosspop(i,:) = x1; crosspop(i+1,:) = x2; crossfit(i,:)=fitness(crosspop(i,:),caldata); crossfit(i+1,:)=fitness(crosspop(i+1,:),caldata); end的伪代码
时间: 2024-03-04 16:51:34 浏览: 22
这段代码是一个基因交叉算法的实现,其中包括自适应的参数设置和染色体交叉操作。
首先,根据种群中个体的适应度,计算出平均适应度、最大适应度和最小适应度,并根据这些值计算出自适应的交叉率pc。如果平均适应度与最大适应度的比值大于0.6,并且最小适应度与最大适应度的比值大于0.2,则pc = pc0/(最小适应度/最大适应度),否则pc = pc0。
然后,按照计算出的pc值,随机选择一些染色体进行交叉。如果选择的染色体个数是奇数,则将最后一个染色体排除,保证两两交叉。
接着,对于每对选中的染色体,随机选择一个交叉点,将两个染色体在交叉点处分成两段,然后将它们拼接起来,形成两个新的染色体。最后,对交叉后的染色体进行修复操作,然后保存到新的交叉种群中,并计算它们的适应度。
以上就是这段代码的主要功能和流程。
相关问题
请写出下面代码的伪代码function [crosspop,crossfit] = mycrossover(pop,fit,caldata,pc0) %自适应的参数设置 a = 0.6; b = 0.2; fmean = mean(fit); fmax = max(fit); fmin = min(fit); alpha = fmean/fmax; beta = fmin/fmax; if alpha>a && beta>b pc = pc0*(1/beta); else pc = pc0; end %下面开始选择交叉的染色体 n = length(fit); poplength = length(pop(1,:)); temp = rand(n,1); choose = zeros(n,1); choose(temp<pc)=1; choose = find(choose==1); crossnum = length(choose); if mod(crossnum,2) %如果总数是奇数,就减去一个,保证两两交叉 choose(end)=[]; crossnum = crossnum-1; end crosspop = zeros(crossnum,poplength); crossfit = zeros(crossnum,1); for i = 1:2:crossnum h1 = [randi([1 poplength])]; h2 = [randi([1 poplength])]; k1 = min([h1,h2]); %选择交叉的位置 k2 = max([h1,h2]); x1 = pop(choose(i),:); x2 = pop(choose(i+1),:); y1 = x1(k1:k2); y2 = x2(k1:k2); x1(k1:k2) = y2; %x2的后一节y2放在x1后面 x2(k1:k2) = y1; %x1的后一节y1放在x2后面 以此方式表示交叉 %把交叉后的染色体和适应度分别保存 x1 = fixpop(x1,k1,k2); x2 = fixpop(x2,k1,k2); crosspop(i,:) = x1; crosspop(i+1,:) = x2; crossfit(i,:)=fitness(crosspop(i,:),caldata); crossfit(i+1,:)=fitness(crosspop(i+1,:),caldata); end
伪代码如下:
输入:种群 pop,适应度 fit,计算数据 caldata,交叉概率 pc0。
输出:交叉后的染色体 crosspop,交叉后的适应度 crossfit。
1. 自适应参数设置:
a = 0.6;
b = 0.2;
fmean = mean(fit);
fmax = max(fit);
fmin = min(fit);
alpha = fmean/fmax;
beta = fmin/fmax;
if alpha>a && beta>b
pc = pc0*(1/beta);
else
pc = pc0;
end
2. 选择交叉的染色体:
n = length(fit);
poplength = length(pop(1,:));
temp = rand(n,1);
choose = zeros(n,1);
choose(temp<pc)=1;
choose = find(choose==1);
crossnum = length(choose);
if mod(crossnum,2) %如果总数是奇数,就减去一个,保证两两交叉
choose(end)=[];
crossnum = crossnum-1;
end
3. 对选择的染色体进行交叉操作:
crosspop = zeros(crossnum,poplength);
crossfit = zeros(crossnum,1);
for i = 1:2:crossnum
h1 = [randi([1 poplength])];
h2 = [randi([1 poplength])];
k1 = min([h1,h2]); %选择交叉的位置
k2 = max([h1,h2]);
x1 = pop(choose(i),:);
x2 = pop(choose(i+1),:);
y1 = x1(k1:k2);
y2 = x2(k1:k2);
x1(k1:k2) = y2;
x2(k1:k2) = y1;
x1 = fixpop(x1,k1,k2); %修复交叉后的染色体
x2 = fixpop(x2,k1,k2);
crosspop(i,:) = x1;
crosspop(i+1,:) = x2;
crossfit(i,:)=fitness(crosspop(i,:),caldata); %计算交叉后染色体的适应度
crossfit(i+1,:)=fitness(crosspop(i+1,:),caldata);
end
4. 返回交叉后的染色体和适应度 crosspop 和 crossfit。
%% 循环迭代部分 bestfithistory = zeros(iteration,1); %记录带权重的历史最佳适应度 meanfithistory = zeros(iteration,1); %记录带权重的历史平均适应度 for k=1:iteration %该层循环进行遗传算法的操作 disp(num2str(k)) %----------------开始交叉------------------------% [crosspop,crossfit] = mycrossover(pop,fit,caldata,pc0);%产生交叉染色体 %----------------开始变异------------------------% [mutapop,mutafit] = mymutation(pop,fit,caldata,pm0);%产生交叉染色体 %----------------开始选择------------------------% allpop = [pop;crosspop;mutapop]; allfit = [fit;crossfit;mutafit]; [pop,fit] = myselect(allpop,allfit,popnum); bestfithistory(k) = fit(1); meanfithistory(k) = mean(fit); end 请写出上述代码的伪代码
1. 初始化变量bestfithistory和meanfithistory为长度为iteration的零向量
2. 进行iteration次循环,每次循环执行以下操作:
a. 输出当前的循环次数k
b. 进行交叉操作,调用函数mycrossover,传入pop、fit、caldata、pc0作为参数,返回交叉后的染色体crosspop和适应度crossfit
c. 进行变异操作,调用函数mymutation,传入pop、fit、caldata、pm0作为参数,返回变异后的染色体mutapop和适应度mutafit
d. 将原始种群pop、交叉后的染色体crosspop、变异后的染色体mutapop合并为一个新的种群allpop,将对应的适应度fit、crossfit、mutafit合并为一个新的适应度向量allfit
e. 进行选择操作,调用函数myselect,传入allpop、allfit、popnum作为参数,返回选出的新种群pop和适应度fit
f. 将新种群中最优的适应度作为bestfithistory向量的第k个元素
g. 将新种群适应度的平均值作为meanfithistory向量的第k个元素
3. 循环结束,输出最终选择出来的种群pop