遗传算法matlab程序
时间: 2023-09-11 11:07:24 浏览: 39
下面是一个简单的遗传算法的 MATLAB 程序示例:
```matlab
%% 遗传算法示例
clear;clc;
%% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
chromoLength = 10; % 染色体长度
generation = 100; % 迭代次数
eliteCount = 2; % 精英数量
crossProb = 0.8; % 交叉概率
mutateProb = 0.05; % 变异概率
%% 初始化种群
population = round(rand(popSize, chromoLength));
%% 迭代种群
for i = 1:generation
% 计算适应度函数
fitness = sum(population, 2);
% 选择精英
[~, eliteInd] = sort(fitness, 'descend');
elite = population(eliteInd(1:eliteCount), :);
% 选择父代
prob = fitness / sum(fitness);
parent1 = population(randi(popSize, 1, popSize, 1, prob), :);
parent2 = population(randi(popSize, 1, popSize, 1, prob), :);
% 交叉
cross = rand(popSize, chromoLength) < crossProb;
child = parent1;
child(cross) = parent2(cross);
% 变异
mutate = rand(popSize, chromoLength) < mutateProb;
child(mutate) = 1 - child(mutate);
% 合并精英和子代
population = [elite; child];
end
%% 显示结果
fitness = sum(population, 2);
[~, ind] = max(fitness);
fprintf('最终结果:');
disp(population(ind, :));
```
这个程序实现了一个简单的遗传算法,用于求解一个基本的最大一次函数问题。在每一次迭代中,程序计算种群的适应度函数,然后选择精英,选择父代,进行交叉和变异,最后合并精英和子代。运行这个程序,你会看到输出结果,表示求解出的最佳染色体。