matlab进化算法代码
时间: 2023-10-09 20:16:00 浏览: 44
以下是一个简单的 Matlab 进化算法代码示例:
```matlab
% 设定进化算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
num_vars = 2; % 变量数量
num_generations = 100; % 迭代次数
crossover_prob = 0.8; % 交叉概率
mutation_prob = 0.1; % 变异概率
% 初始化种群
pop = rand(pop_size, num_vars);
% 进化过程
for generation = 1:num_generations
% 计算适应度
fitness = sum(pop, 2);
% 选择操作
parents = roulette_wheel_selection(pop, fitness);
% 交叉操作
offspring = crossover(parents, crossover_prob);
% 变异操作
offspring = mutate(offspring, mutation_prob);
% 合并种群
pop = [pop; offspring];
% 保留最佳个体
[~, idx] = sort(sum(pop, 2), 'descend');
pop = pop(idx(1:pop_size), :);
end
% 结果输出
disp(['最佳解为:', num2str(pop(1, :))]);
% 选择操作函数
function parents = roulette_wheel_selection(pop, fitness)
% 计算选择概率
select_prob = fitness / sum(fitness);
% 选择操作
parents = zeros(size(pop));
for i = 1:size(pop, 1)
idx = find(rand <= cumsum(select_prob), 1, 'first');
parents(i, :) = pop(idx, :);
end
end
% 交叉操作函数
function offspring = crossover(parents, crossover_prob)
% 按概率进行交叉操作
mask = rand(size(parents)) < crossover_prob;
offspring = parents;
for i = 1:2:size(parents, 1)
if i+1 > size(parents, 1)
break;
end
cross_points = find(mask(i, :));
for j = 1:length(cross_points)
if rand < 0.5
temp = offspring(i, cross_points(j));
offspring(i, cross_points(j)) = offspring(i+1, cross_points(j));
offspring(i+1, cross_points(j)) = temp;
end
end
end
end
% 变异操作函数
function offspring = mutate(parents, mutation_prob)
% 按概率进行变异操作
mask = rand(size(parents)) < mutation_prob;
offspring = parents;
for i = 1:size(parents, 1)
mutate_points = find(mask(i, :));
for j = 1:length(mutate_points)
offspring(i, mutate_points(j)) = rand;
end
end
end
```
这段代码实现了一个简单的进化算法,用于求解一个包含两个变量的函数的最大值。在代码中,我们使用轮盘赌选择方法进行选择操作,单点交叉进行交叉操作,随机变异进行变异操作。在每一代中,我们保留种群中适应度最高的个体,用于下一代的交叉和变异操作。最终,算法输出最佳解的数值。