class MyGA(GA): ranking = None crossover = None
时间: 2024-05-20 12:13:00 浏览: 15
这是一个自定义的遗传算法类 `MyGA`,继承自 `GA` 类。这个类定义了两个类属性 `ranking` 和 `crossover`,但没有给出具体实现,需要在后续代码中进行定义和赋值。
`ranking` 可能是用来定义个体适应度排名的方法或者函数,而 `crossover` 可能是用来定义交叉操作的方法或者函数。具体实现需要看后续代码。
相关问题
matlab遗传算法调用
在MATLAB中调用遗传算法可以使用以下格式的函数:function [xv,fv]=myGA(fitness,a,b,NP,NG,Pc,Pm,eps)。其中:
- fitness是一个自定义的函数,代表待优化的目标函数。
- a和b是优化变量的取值范围。
- NP是种群大小,表示每一代中有多少个个体。
- NG是迭代次数,表示算法要进行多少代。
- Pc是交叉概率,表示进行交叉操作的概率。
- Pm是变异概率,表示进行变异操作的概率。
- eps是收敛精度,表示算法停止迭代的条件。
下面是一个调用遗传算法的例子:
function F = fitness(x)
F = x^3-60*x^2+900*x+100;
[xv,fv] = myGA(@fitness,-10,10,100,1000,0.8,0.01,1e-6);
其中,@fitness代表将fitness函数作为参数传入myGA函数中,-10和10表示优化变量的取值范围,100和1000分别表示种群大小和迭代次数,0.8和0.01分别表示交叉概率和变异概率,1e-6表示收敛精度。
这样,调用myGA函数就可以使用遗传算法进行优化了。
不使用遗传算法工具箱的情况下,编写包含上下限约束、整数约束和线性等式约束的matlab遗传算法代码
以下是一个简单的 MATLAB 遗传算法代码,它包含上下限约束、整数约束和线性等式约束。具体实现方式如下:
首先,定义一个包含以下参数的函数:
- 基因型 `x`:这是我们要优化的参数向量。
- 染色体长度 `n`:这是基因型中包含的参数数量。
- 上下限限制 `LB` 和 `UB`:这些向量定义了每个参数的最小和最大值。
- 整数约束 `IntCon`:这是一个逻辑向量,用于指定哪些参数必须是整数。
- 线性等式约束 `Aeq` 和 `beq`:这些矩阵和向量定义了线性等式约束。
```matlab
function [fval, x] = myGA(n, LB, UB, IntCon, Aeq, beq)
```
下一步,我们需要定义一个适应度函数 `fitnessfcn`,用于计算每个个体的适应度。在本例中,我们将使用该函数的输出作为最小化目标函数。
```matlab
fitnessfcn = @(x) myObjective(x);
```
然后,我们可以使用 `ga` 函数来运行遗传算法,如下所示:
```matlab
options = gaoptimset('CreationFcn', @myCreateFcn, ...
'MutationFcn', @myMutationFcn, ...
'CrossoverFcn', @myCrossoverFcn, ...
'SelectionFcn', @selectionroulette, ...
'FitnessFcn', fitnessfcn, ...
'PopulationSize', 50, ...
'Generations', 100, ...
'EliteCount', 2, ...
'StallGenLimit', 50, ...
'TolFun', 1e-8, ...
'Display', 'iter');
[x, fval] = ga(@(x) fitnessfcn(x), n, Aeq, beq, [], [], LB, UB, [], IntCon, options);
```
在这个例子中,我们使用了一些自定义函数来实现个体的创建、变异和交叉。我们还指定了一些其他的选项,例如种群大小、迭代次数、精英个体数量等等。
在每次迭代中,遗传算法都会使用适应度函数和约束条件来评估种群中的每个个体,并选择最优个体进行下一步操作,直到达到指定的停止条件。
下面是一个简单的例子,演示如何使用遗传算法求解一个包含上下限约束、整数约束和线性等式约束的优化问题:
```matlab
% Define optimization problem
n = 4;
LB = [0 0 0 0];
UB = [10 10 10 10];
IntCon = [1 2];
Aeq = [1 1 0 0; 0 0 1 1];
beq = [5; 10];
% Run genetic algorithm
[fval, x] = myGA(n, LB, UB, IntCon, Aeq, beq);
% Print results
fprintf('Minimum value: %f\n', fval);
fprintf('Optimal parameters: %s\n', num2str(x));
```
在这个例子中,我们要最小化以下目标函数:
```
f(x) = 2*x(1) + 3*x(2) + 4*x(3) + 5*x(4)
```
其中,参数 `x` 必须满足以下约束条件:
- `0 <= x(i) <= 10`,`i = 1,2,3,4`
- `x(1)` 和 `x(2)` 必须是整数
- `x(1) + x(2) = 5`
- `x(3) + x(4) = 10`
这个例子中使用的自定义函数如下:
```matlab
% Create function to evaluate objective function
function fval = myObjective(x)
fval = 2*x(1) + 3*x(2) + 4*x(3) + 5*x(4);
end
% Create function to generate initial population
function pop = myCreateFcn(nvars, ~)
pop = randi([0 10], 50, nvars);
end
% Create function to perform mutation
function x = myMutationFcn(x, ~, ~, ~, ~, ~, ~)
x(1) = randi([0 5]);
end
% Create function to perform crossover
function [x1, x2] = myCrossoverFcn(x1, x2, ~, ~, ~, ~)
x1(1) = x2(1);
x2(1) = x1(1);
end
```
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