遗传算法matlab程序

时间: 2023-06-14 16:06:02 浏览: 38
以下是一个简单的遗传算法Matlab程序示例: ```matlab % 遗传算法示例程序 clc; clear; % 定义问题 fun = @(x) x.^2 + 2*x - 3; % 定义参数 popSize = 50; % 种群大小 numGen = 100; % 迭代次数 pc = 0.8; % 交叉概率 pm = 0.05; % 变异概率 numVar = 1; % 变量个数 lb = -10; % 变量下限 ub = 10; % 变量上限 % 初始化种群 pop = rand(popSize, numVar) * (ub - lb) + lb; % 迭代 for i = 1:numGen % 评估适应度 fit = fun(pop); % 选择 parents = selection(pop, fit); % 交叉 offspring = crossover(parents, pc); % 变异 offspring = mutation(offspring, pm, lb, ub); % 合并种群 pop = [pop; offspring]; % 保留种群大小 pop = pop(1:popSize, :); end % 输出结果 [minFit, minIdx] = min(fun(pop)); minX = pop(minIdx, :); disp(['最小值:', num2str(minFit)]); disp(['最小值对应的x:', num2str(minX)]); % 选择函数 function parents = selection(pop, fit) % 锦标赛选择 popSize = size(pop, 1); numParents = size(pop, 1); parents = zeros(numParents, size(pop, 2)); for i = 1:numParents p1 = randi(popSize); p2 = randi(popSize); if fit(p1) < fit(p2) parents(i, :) = pop(p1, :); else parents(i, :) = pop(p2, :); end end end % 交叉函数 function offspring = crossover(parents, pc) % 单点交叉 numParents = size(parents, 1); numVar = size(parents, 2); offspring = zeros(numParents, numVar); for i = 1:numParents/2 if rand() < pc crossoverPoint = randi(numVar-1); offspring(2*i-1,:) = [parents(2*i-1, 1:crossoverPoint), parents(2*i, crossoverPoint+1:end)]; offspring(2*i,:) = [parents(2*i, 1:crossoverPoint), parents(2*i-1, crossoverPoint+1:end)]; else offspring(2*i-1,:) = parents(2*i-1, :); offspring(2*i,:) = parents(2*i, :); end end end % 变异函数 function offspring = mutation(offspring, pm, lb, ub) % 均匀变异 numOffspring = size(offspring, 1); numVar = size(offspring, 2); offspring = reshape(offspring, [], 1); for i = 1:length(offspring) if rand() < pm offspring(i) = rand() * (ub - lb) + lb; end end offspring = reshape(offspring, numOffspring, numVar); end ``` 此程序实现了一个简单的遗传算法,用于求解函数 f(x) = x^2 + 2x - 3 在区间 [-10, 10] 上的最小值。程序采用了锦标赛选择、单点交叉和均匀变异三种标准的遗传算法操作。

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