遗传算法的变异在MATLAB中的改进代码
时间: 2023-09-02 20:11:49 浏览: 86
在 MATLAB 中,可以使用内置的函数 `gaoptimset` 来设置遗传算法的参数,包括变异算子的类型和参数。
具体来说,可以使用 `gaoptimset` 函数的 `MutationFcn` 选项来指定变异算子的类型,可以选择的类型有:
- @mutationgauss: 高斯变异
- @mutationuniform: 均匀变异
- @mutationadaptfeasible: 适应可行性变异
例如,如果要使用高斯变异,可以这样设置:
```
options = gaoptimset('MutationFcn', @mutationgauss);
```
此外,还可以使用 `gaoptimset` 函数的 `MutationFcn` 选项来设置变异算子的参数。例如,对于高斯变异,可以使用 `PopInitRange` 选项来设置变异步长,使用 `CreationFcn` 选项来设置变异概率。
例如,如果要将变异步长设置为 0.1,变异概率设置为 0.2,可以这样设置:
```
options = gaoptimset(options, 'MutationFcn', {@mutationgauss, 0.1});
options = gaoptimset(options, 'CreationFcn', 0.2);
```
最后,在调用遗传算法时,可以将这些设置传递给函数作为参数,例如:
```
[x,fval] = ga(fitnessfcn,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);
```
希望这些信息对您有帮助。
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