不使用库实现
时间: 2024-01-25 13:03:50 浏览: 25
如果不使用 MATLAB 遗传算法工具箱,也可以通过手动编写代码来实现遗传算法。下面是一个简单的遗传算法的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 0.3*cos(3*pi*x(1)) - 0.4*cos(4*pi*x(2)) + 0.7;
% 定义变量范围
lb = [-2,-2];
ub = [2,2];
% 定义遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
n_var = 2; % 变量个数
n_gen = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率
% 初始化种群
pop = repmat(lb,pop_size,1) + rand(pop_size,n_var).*repmat(ub-lb,pop_size,1);
% 迭代遗传算法
for i = 1:n_gen
% 计算适应度
fitness = 1./fun(pop);
% 选择
parents = sus(pop,fitness,pop_size);
% 交叉
offspring = crossover(parents,pc,lb,ub);
% 变异
offspring = mutation(offspring,pm,lb,ub);
% 合并新旧种群
pop = [pop;offspring];
% 淘汰
fitness = 1./fun(pop);
[~,idx] = sort(fitness,'descend');
pop = pop(idx(1:pop_size),:);
end
% 输出结果
[x,fval] = ga(fun,n_var,[],[],[],[],lb,ub,[],options);
disp(['x1 = ',num2str(x(1)),' x2 = ',num2str(x(2))]);
disp(['fval = ',num2str(fval)]);
```
在上面的代码中,`sus` 函数是选择操作,`crossover` 函数是交叉操作,`mutation` 函数是变异操作。通过不断迭代,最终得到最优解和最小化目标函数的结果。需要注意的是,手动编写遗传算法需要对算法原理有深入的理解,并且需要调整各种参数来使算法达到最优性能。