一种新的遗传算法完整代码无需调试.docx
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一种新的遗传算法完整代码无需调试
一种新的遗传算法matlab完整代码带说明
function[B,len,v]=B2F（sol,bounds）
%[B,len]=B2F（x,bounds）二进制编码函数
%x编码向量如x=[689];
%bounds边界约束ru如bounds=[48;311;612;];
%B二进制编码串
%编码长度L由bounds
（2）-bounds
（1）决定
%以上为例:
%编码长度向量L=[486]编成二进制L=[111000110],则len=[243]
%计算B=x-bound
（1）=[253]编成二进制B=[100101011]
n=length（sol）;
len=[];B=[];v=[];
L=bounds（:
2）-bounds（:
1）;
L=de2bi（L）;
fori=1:
n
len（i）=length（L（i,:
））;
end
v=sol-bounds（:
1）';
fori=1:
n
B=[Bde2bi（v（i）,len（i））];
end
function[pops]=changes（cpop,bounds,len,p）
%基因突变函数
%function[pops]=changes（pop,bounds,len,p）
%pop种群数目
%bounds边界约束
%len每个变量的编码长度
%如len为[433];表示有三个变量，第一个变量的二进制编码长度为4,依次类推
%p突变概率
%pops返回突变后的基因
%p1基因突变数目
ifisempty（p）
p=0.01;
end
[n,m]=size（cpop）;
pop=cpop;
p1=round（sum（len）*n*p）;
k=0;q=[];v=[];
while（kk=k+1;
q（k）=round（rand*（sum（len）*n-1））+1;
fori=1:
k-1
ifq（k）==q（i）
q（k）=[];
k=k-1;
end
end
end
fori=1:
n
[B（i,:
）,len]=B2F（pop（i,:
）,bounds）;
end
v=reshape（B,1,n*sum（len））;
fori=1:
p1
ifv（q（i））==0
v（q（i））=1;
else
v（q（i））=0;
end
end
v=reshape（v,n,sum（len））;
fori=1:
n
pop（i,:
）=F2B（v（i,:
）,bounds,len）;
end
pops=pop
cpop
function[cpop,len,v]=cross（child,bounds,CP）
%交叉函数，采取点交叉
%[newpop,len]=cross（child,bounds,CP）
%child复制后的种群
%bounds边界约束
%CP交叉概率
%newpop交叉后的新种群
%len每个变量的编码长度
%如len返回为[433];表示有三个变量，第一个变量的二进制编码长度为4,依次类推
ifisempty（CP）
CP=0.25;
end
[n,m]=size（child）;
B=[];len=[];t=[];
mychild=child（:
1:
end-1）;
v=[];
p=rand（1,n）;
k=1;
fori=1:
n
ifp（i）v（k）=i;
k=k+1;
end
end
if（rem（k,2）==0）
temp=v（k-1）;
while（temp==v（k-1））
temp=round（rand*（n-1））+1;
end
v（k）=temp;
k=k+1;
end
ifisempty（v）
[B（i,:
）,len]=B2F（mychild（1,:
）,bounds）;
B=[];
else
fori=1:
k-1
[B（i,:
）,len]=B2F（mychild（v（i）,:
）,bounds）;
end
fori=1:
2:
k-2
p2=round（rand*sum（len）-1）+1;
t=zeros（1,p2）;
t（i,:
）=B（i,1:
p2）;
B（i,1:
p2）=B（i+1,1:
p2）;
B（i+1,1:
p2）=t（i,:
）;
end
fori=1:
k-1
mychild（v（i）,:
）=F2B（B（i,:
）,bounds,len）;
end
end
cpop=mychild;
functionb=de2bi（d,n,p）
%functionb=de2bi（d,n,p）
%DE2BI转换10进制数为二进制数。
%B=DE2BI（D）转换正整数向量D成二进制矩阵B。
%二进制矩阵B的每一行表示十进制向量D中相应的数。
%B=DE2BI（D,N）转换正整数向量D成二进制矩阵B，
%但指定B的列数为N。
%B=DE2BI（D,N,P）转换正整数向量D成p进制矩阵B。
%p进制矩阵B的每一行表示十进制向量D中相应的数。
d=d（:
）;len_d=length（d）;
ifmin（d）<0,error（'Cannotconvertanegativenumber'）;
elseif~isempty（find（d==inf））,
error（'InputmustnotbeInf.'）;
elseiffind（d~=floor（d））,
error（'Inputmustbeaninteger.'）;
end;
ifnargin<2,
tmp=max（d）;b1=[];
whiletmp>0
b1=[b1rem（tmp,2）];tmp=floor（tmp/2）;
end;
n=length（b1）;
end;
ifnargin<3,p=2;end;
b=zeros（len_d,n）;
fori=1:
len_d
j=1;tmp=d（i）;
while（j<=n）&（tmp>0）
b（i,j）=rem（tmp,p）;tmp=floor（tmp/p）;
j=j+1;
end;end;
function[pops,len]=F2B（x,bounds,len）
%二进制编码转化为十进制
%[pops]=F2B（x,bounds,len）
%x二进制串如x=[011001010101]
%len二进制串的分段len=[345]
%bounds边界约束
%pops十进制
n=length（x）;
m=length（len）;
q=[];
fori=1:
m
q（i）=sum（len（1:
i））;
end
q=[0q];
forj=1:
m
pops（j）=bounds（j,1）;
p=[];
p=x（q（j）+1:
q（j+1））;
L1=q（j+1）-q（j）;
fork=1:
L1
pops（j）=pops（j）+p（k）*2^（k-1）;
end
end
function[sol,eval]=f553（sol,options）
m
（1）=sol
（1）;
m
（2）=sol
（2）;
m（3）=sol（3）;
%失效概率矩阵
q=[0.010.050.100.18;
0.080.020.150.12;
0.040.050.200.10];
%约束条件
g1=51-（m
（1）+3）.^2+m
（2）.^2+m（3）.^2;
g2=20*sum（m+exp（-m））-120;
g3=20*sum（m.*exp（-m/4））-65;
%计算加惩罚项的适值
if（（g1>=0）&（g2>=0）&（g3>=0））
multi=1;
fori=1:
3
summ=0;
forj=2:
4
summ=summ+q（i,j）.^（m（i）+1）;
end
multi=multi*（1-（1-（1-q（i,1））.^（m（i）+1））-summ）;
end
eval=multi;
else
%取M=500
eval=-500;
end
function[f,x]=myga（num,bounds,Myfun,N,CP,P）
%[f,x]=ga（num,bounds,fun,N,CP,P）
%该遗传算法适用于：
%目标函数为求最大值，且解非负整数解
%bounds边界约束
%Myfun为目标函数
%num初始种群数
%N最大迭代次数
%CP交叉概率
%P突变概率
%f目标最优解
%x最优解向量
m=nargin;
ifm<6
disp（'-_-错误!
'）
disp（'>>输入变量太少'）
disp（'>>按回车键查看帮助'）
pause
helpga
f='-_-';
x='没有规矩不成方圆';
break;
end
pop=INTinti（num,bounds）;
fmax=pop（:
end）;
endpop=pop;
n=size（endpop,2）;
k=0;x=[];f=zeros（1,num）;
while（kpop=mutation（endpop）;
[cpop,len,v]=cross（pop,bounds,CP）;
[pops]=changes（cpop,bounds,len,P）;break;
fori=1:
num
sol=pops（i,:
）;
[f（i）]=Myfun（sol）;
iffmax（i）fmax（i）=f（i）;
endpop（i,1:
end-1）=pops（i,:
）;
end
end
endpop（:
end）=fmax（:
）;
k=k+1;
end
[f,ii]=max（fmax）;
x=endpop（ii,1:
end-1）;
function[sol,eval]=gaDemo1Eeval（sol,options）
x=sol
（1）;
eval=x+10*sin（5*x）+7*cos（4*x）;
%参数说明
%eval：
个体的适应度；
%sol：
当前个体，n+1个元素的行向量。
function[pop]=INTinti（num,bounds）
%[pop]=INTinti（num,bounds）
%inti编码函数
%num种群数
%bounds边界约束
n=size（bounds,1）;
L=bounds（:
2）-bounds（:
1）;
p=rand（num,n）;
fori=1:
num
p（i,:
）=round（p（i,:
）.*L'）;
pop（i,:
）=p（i,:
）+bounds（:
1）';
f（i）=myfun（pop（i,:
））;
end
pop=[popf'];
function[child]=mutation（pop）
%复制函数，采取小盘轮转法
%[child]=mutation（pop）
%mutation编码
%pop初始种群
%child返回复制后的种群
%pop（:
end）适值度
[n,m]=size（pop）;
f=pop（:
end）;
value=sum（f）;
fori=1:
n
p（i）=f（i）/value;
q（i）=sum（p（1:
i））;
end
t=rand（1,n）;
forj=1:
n
fork=1:
n
ift（j）v（j）=k;
break
end
end
end
i=1:
n;
child（i,:
）=pop（v（i）,:
）;
function[f]=myfun（sol,bnd）
x=sol;
n=length（x）;
f=0;
fori=1:
n
f=f+x（i）*i;
end
function[f,x]=myga（num,bounds,N,CP,P）
%[f,x]=ga（num,bounds,fun,N,CP,P）
%[f,x]=myga（[],bounds,[],[],[]）
%该遗传算法适用于：
%目标函数为求最大值，且解非负整数解
%bounds边界约束
%Myfun为目标函数
%num初始种群数
%N最大迭代次数
%CP交叉概率
%P突变概率
%f目标最优解
%x最优解向量
m=nargin;
ifm<5
disp（'-_-错误!
'）
disp（'>>输入变量太少'）
disp（'>>按回车键查看帮助'）
pause
helpga
f='-_-';
x='没有规矩不成方圆';
break;
end
ifisempty（CP）
CP=0.25;
end
ifisempty（P）
P=0.01;
end
ifisempty（N）
N=1000;
end
ifany（bounds（:
1））<0
disp（'-_-错误!
'）
disp（'>>按回车键查看帮助'）
pause
helpga
f='-_-';
x='没有规矩不成方圆';
break;
end
ifisempty（num）
num=100;
end
pop=INTinti（num,bounds）;
fmax=pop（:
end）;
endpop=pop;
n=size（endpop,2）;
count=0;x=[];f=zeros（1,num）;
while（countpop=mutation（endpop）;
[cpop,len,v]=cross（pop,bounds,CP）;
[pops]=changes（cpop,bounds,len,P）;
fori=1:
num
sol=pops（i,:
）;
[f（i）]=Myfun（sol）;
%惩罚策略
forjj=1:
length（sol）
ifsol（jj）f（i）=-inf;
end
ifsol（jj）>bounds（jj,2）
f（i）=-inf;
end
end
iffmax（i）fmax（i）=f（i）;
endpop（i,1:
end-1）=pops（i,:
）;
end
end
endpop（:
end）=fmax（:
）;
count=count+1;
%[f,ii]=max（fmax）;
%x=endpop（ii,1:
end-1）;
end
[f,ii]=max（fmax）;
x=endpop（ii,1:
end-1）;
function[newpop,len]=xcross（child,bounds,CP）
mychild=child（:
1:
end-1）;
[B（1,:
）,len]=B2F（mychild（1,:
）,bounds）;
newpop=B（1,:
）;
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