MATLAB实现遗传算法实例:优化与编码策略
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遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术,用于解决复杂问题中的全局优化问题。这个MATLAB程序提供了三个遗传算法实例,主要集中在遗传算法的主程序fga.m上。以下是该程序的关键知识点:
1. **主程序结构**:
- fga.m是遗传算法的核心函数,它接受多个输入参数,如目标函数 FUN、自变量下限 LB、自变量上限 UB、代数 eranum、种群规模 popsize、交叉概率 pCross、变异概率 pMutation、倒位概率 pInversion 及一些选项(如编码方式和求解精度)。
2. **编码方式**:
- 采用二进制Gray编码,这是一种特殊的编码方式,可以有效减少编码的冲突,提高搜索效率。
3. **选择策略**:
- 非线性排名选择(轮盘赌法)用于选择下一代个体,这种方法考虑了每个个体的表现,概率与个体适应度成正比。
4. **遗传操作**:
- **交叉**:均匀交叉操作被用来生成新的染色体,通过随机选择父代染色体的一部分进行交换,促进种群多样性。
- **变异**:基于 pMutation 的概率,对染色体进行点突变,有助于探索解空间。
- **倒位**:pInversion 概率定义了倒位操作,即染色体部分片段的反向排列,增加了搜索的灵活性。
5. **控制参数**:
- eranum 表示种群代数,通常设置在100到1000之间,popsize 控制每一代种群大小,推荐值在50到200之间。
- pCross 和 pMutation 分别表示交叉和变异的概率,建议值分别为0.5到0.85和0.05到0.2。
- pInversion 是倒位概率,建议值为0.05到0.3。
6. **求解精度**:
- 通过 options(2) 设定求解精度,默认值为1e-4,表示目标函数值的变化小于这个阈值时认为找到近似最优解。
7. **性能监控**:
- 最优的群体 BestPop 存储了搜索过程中找到的最佳染色体,而 Trace 则记录了这些染色体对应的目标函数值。
8. **时间管理**:
- 函数开始时记录当前时间(T1=clock),这可以帮助追踪算法的运行时间。
通过运行这个MATLAB程序,用户能够应用遗传算法解决多变量优化问题,包括设置适当的参数,观察算法行为,以及优化特定目标函数。这些实例对于理解和实践遗传算法在实际问题中的应用非常有帮助。
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2022-07-14 上传
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