遗传算法matlab程序
时间: 2023-10-15 21:03:33 浏览: 22
遗传算法的 Matlab 程序一般包括以下几个步骤:
1. 初始化种群:随机生成一定数量的个体作为种群,每个个体都是一组可行的解决方案。
2. 评价适应度:针对每个个体,根据问题的需求,计算其适应度值,即个体的解决方案好坏程度的评价指标。
3. 选择操作:通过选择操作(如轮盘赌选择、锦标赛选择等),按照个体适应度值的大小,选取一部分个体作为“父代”。
4. 交叉操作:针对选择出的父代个体,对其进行随机的交叉操作,生成新的个体。
5. 变异操作:在生成的新个体中,对一部分个体进行随机的变异操作,以保持种群的多样性。
6. 评估适应度:对新生成的个体进行适应度评价。
7. 选择操作:针对种群中的所有个体,通过选择操作选取一部分个体作为下一代种群。
8. 重复执行:以上步骤反复执行,直到达到预设的终止条件。
以下是一个简单的遗传算法 Matlab 程序的示例:
```matlab
% 初始化种群
pop_size = 50; % 种群大小
chrom_len = 10; % 每个个体的染色体长度
pop = randi([0 1], pop_size, chrom_len); % 随机生成二进制种群
% 遗传算法主循环
max_iter = 100; % 最大迭代次数
for i = 1:max_iter
% 评价适应度
fitness = sum(pop, 2); % 适应度函数:计算每个个体中 1 的个数
% 选择操作
new_pop = zeros(size(pop)); % 新种群
for j = 1:pop_size
% 轮盘赌选择
idx1 = roulette_selection(fitness); % 选择父代 1
idx2 = roulette_selection(fitness); % 选择父代 2
parent1 = pop(idx1, :);
parent2 = pop(idx2, :);
% 交叉操作
[child1, child2] = crossover(parent1, parent2); % 交叉生成两个新个体
% 变异操作
child1 = mutation(child1); % 变异生成新个体 1
child2 = mutation(child2); % 变异生成新个体 2
% 将新个体加入新种群
new_pop(j, :) = child1;
new_pop(j+1, :) = child2;
end
% 更新种群
pop = new_pop;
end
% 输出最优解
best_fitness = max(fitness);
best_idx = find(fitness == best_fitness, 1);
best_solution = pop(best_idx, :);
function idx = roulette_selection(fitness)
% 轮盘赌选择
% fitness: 种群中每个个体的适应度值
total_fitness = sum(fitness);
pick = rand * total_fitness;
current_fitness = 0;
for i = 1:length(fitness)
current_fitness = current_fitness + fitness(i);
if current_fitness > pick
idx = i;
break;
end
end
end
function [child1, child2] = crossover(parent1, parent2)
% 单点交叉
% parent1, parent2: 父代个体
point = randi([1 length(parent1)-1]);
child1 = [parent1(1:point) parent2(point+1:end)];
child2 = [parent2(1:point) parent1(point+1:end)];
end
function child = mutation(parent)
% 变异
% parent: 父代个体
idx = randi([1 length(parent)]);
child = parent;
child(idx) = ~child(idx);
end
```
注:以上示例程序仅作为参考,实际应用中需要根据具体问题进行修改和调整。