Matlab实现遗传算法源码详解:探索优化问题解法
版权申诉
113 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 47KB DOC 举报
在MATLAB中,遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种强大的全局优化工具,用于解决复杂问题,特别是当标准优化方法难以找到全局最优解时。给出的代码片段是名为`fga.m`的函数,它是遗传算法的主要实现,主要处理多变量函数的最大化问题,受限于给定的变量范围(LB和UB)。
1. **主程序结构**:
`fga`函数接收五个参数:目标函数`FUN`、自变量下限`LB`、上界`UB`、代数大小`eranum`(默认为200)、每代种群规模`popsize`(默认为100),以及交叉、变异和倒位操作的概率`pCross`、`pMutation`(默认分别为0.8和0.1)和`pInversion`(默认为0.2)。如果输入参数不足,函数会抛出错误提示。
2. **编码方式**:
选项`options(1)`用于指定编码方式,0表示二进制Gray编码(这是一种二进制编码方式,减少突变带来的问题),非0则表示十进制编码。
3. **精度控制**:
选项`options(2)`设置了求解的精度,默认为1e-4,这意味着当目标函数值的变化小于这个阈值时,算法认为已经收敛。
4. **循环与初始化**:
函数首先检查输入参数的数量,然后根据提供的参数设置默认值。在主循环开始前,记录当前时间(`T1=clock`),这可能用于计算运行时间。
5. **核心遗传操作**:
- **选择**:非线性排名选择,基于轮盘赌法进行,意味着每个个体被选中的概率与其适应度(目标函数值)成正比。
- **交叉**:使用均匀交叉,即随机选择两个父代个体的部分基因进行交换,概率为`pCross`。
- **变异**:变异操作改变个体的某些基因,概率为`pMutation`。这可能导致解的多样性,有助于探索解空间。
- **倒位**:`pInversion`定义了倒位操作的概率,即部分基因顺序反转,这增加了解的复杂性和搜索的灵活性。
6. **优化过程**:
遗传算法的主要步骤包括初始化种群、评估每个个体的适应度、选择、交叉、变异和倒位操作,这些步骤会重复进行`eranum`代数次。每次迭代结束后,函数返回当前最优种群`BestPop`,即具有最高目标函数值的染色体集合,以及对应的最优目标函数值`Trace`。
总结来说,这段MATLAB代码提供了一个基本的遗传算法框架,通过一系列迭代优化操作寻找多维函数的全局最优解。理解并掌握这一算法对进行工程优化、机器学习或数据分析等领域的问题求解非常有用。
2022-11-04 上传
2023-05-11 上传
2022-11-04 上传
2022-11-04 上传
2023-05-11 上传
2023-05-11 上传
2023-05-11 上传
2022-11-05 上传
阿里matlab建模师
- 粉丝: 3504
- 资源: 2787
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集