遗传算法matlab代码
时间: 2023-07-24 20:53:46 浏览: 68
以下是一个简单的遗传算法 Matlab 代码示例:
```matlab
% 遗传算法参数设置
popSize = 100; % 种群大小
chromLength = 20; % 染色体长度
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率
maxGen = 500; % 最大迭代次数
% 生成初始种群
pop = round(rand(popSize, chromLength));
% 迭代
for i = 1:maxGen
% 计算适应度
fitness = sum(pop, 2);
% 选择
[sortedFitness, sortedIndex] = sort(fitness, 'descend');
sortedPop = pop(sortedIndex, :);
cumFitness = cumsum(sortedFitness) / sum(sortedFitness);
newPop = sortedPop(1, :);
for j = 2:popSize
r = rand;
index = find(cumFitness >= r, 1);
newPop(j, :) = sortedPop(index, :);
end
% 交叉
for j = 1:2:popSize
if rand < pc
k = randi([1, chromLength - 1]);
temp = newPop(j + 1, k + 1:end);
newPop(j + 1, k + 1:end) = newPop(j, k + 1:end);
newPop(j, k + 1:end) = temp;
end
end
% 变异
for j = 1:popSize
if rand < pm
k = randi(chromLength);
newPop(j, k) = 1 - newPop(j, k);
end
end
% 更新种群
pop = newPop;
end
% 输出结果
bestFit = max(fitness);
bestIndex = find(fitness == bestFit, 1);
bestChrom = pop(bestIndex, :);
disp(['最优适应度:', num2str(bestFit)]);
disp(['最优解:', num2str(bestChrom)]);
```
该代码使用二进制编码表示染色体,目标函数为计算染色体中1的个数(即每个基因表示一个二进制位,值为1表示该位上是1,值为0表示该位上是0)。在迭代过程中,采用轮盘赌选择、单点交叉、单点变异等遗传算法常用操作。最后输出最优适应度和最优解。
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