多变量的遗传算法matlab程序代码

多变量遗传算法又称多目标遗传算法，是一种优化方法，用于解决多个优化目标的问题。MATLAB是一个非常适合用于多变量遗传算法的编程语言，下面是一个基本的MATLAB多变量遗传算法程序代码：

%%Initialization
pop_size=100; %种群大小
num_var=5; %变量数量
num_obj=2; %目标数量

%生成随机初始种群
pop=zeros(pop_size,num_var);
for i=1:pop_size
pop(i,:)=rand(1,num_var);
end

%%Evaluation
%对每个个体计算其目标函数值
fitness=zeros(pop_size,num_obj);
for i=1:pop_size
%目标函数1
fitness(i,1)=pop(i,1)^2;

%目标函数2
fitness(i,2)=pop(i,2)^2+pop(i,3)^2+pop(i,4)^2+pop(i,5)^2;
end

%%Main Loop
num_iter=100; %迭代次数
for iter=1:num_iter
%选择操作
selected_pop=zeros(pop_size,num_var);
for i=1:pop_size
%创建锦标赛候选人群
tournament=ceil(pop_size*rand(1,2));

%找到最好的个体
if fitness(tournament(1),1)>fitness(tournament(2),1)
selected_pop(i,:)=pop(tournament(1),:);
else
selected_pop(i,:)=pop(tournament(2),:);
end
end

%交叉操作
crossover_prob=0.8; %交叉概率
for i=1:pop_size
if rand<cross_prob
%随机选择另一个个体进行交叉
partner_index=ceil(pop_size*rand(1));
partner=pop(partner_index,:);

%随机选择交叉点
crossover_point=ceil(num_var*rand(1));

%进行交叉操作
selected_pop(i,crossover_point:num_var)=partner(crossover_point:num_var);
end
end

%变异操作
mutation_prob=0.1; %变异概率
mutation_var=0.1; %变异幅度
for i=1:pop_size
if rand<mutation_prob
%对个体的每个变量进行变异
for j=1:num_var
selected_pop(i,j)=selected_pop(i,j)+mutation_var*randn();
end
end
end

%更新种群
pop=selected_pop;

%重新评估
for i=1:pop_size
%目标1
fitness(i,1)=pop(i,1)^2;

%目标2
fitness(i,2)=pop(i,2)^2+pop(i,3)^2+pop(i,4)^2+pop(i,5)^2;
end
end

%输出结果
pareto_front=pareto(fitness); %获取帕累托前沿
plot(fitness(:,1),fitness(:,2),'o'); %画出所有个体的目标函数值
hold on;
plot(fitness(pareto_front,1),fitness(pareto_front,2),'ro'); %画出帕累托前沿