matlab遗传算法求最大值问题例题完整代码_精品文档.txt资料文档下载

matlab遗传算法求最大值问题例题完整代码_精品文档.txt资料文档下载

《matlab遗传算法求最大值问题例题完整代码_精品文档.txt资料文档下载》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab遗传算法求最大值问题例题完整代码_精品文档.txt资料文档下载（5页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

BitLength=ceil（log2（（boundsend-boundsbegin）&

#39;

./precision））;

popsize=50;

%��ʼ��Ⱥ��С

Generationnmax=12;

%������

pcrossover=0.90;

%�������

pmutation=0.09;

%�������

%������ʼ��Ⱥ

population=round（rand（popsize,BitLength））;

%������Ӧ�ȣ�������Ӧ��Fitvalue���ۻ�����cumsump

[Fitvalue,cumsump]=fitnessfun（population）;

Generation=1;

whileGeneration&

lt;

Generationnmax+1

forj=1:

2:

popsize

%ѡ�����

seln=selection（population,cumsump）;

%�������

scro=crossover（population,seln,pcrossover）;

scnew（j,:

）=scro（1,:

）;

scnew（j+1,:

）=scro（2,:

smnew（j,:

）=mutation（scnew（j,:

）,pmutation）;

smnew（j+1,:

）=mutation（scnew（j+1,:

end

population=smnew;

%�������µ

���Ⱥ

%��������Ⱥ����Ӧ��

%��¼

��ǰ����õ

���Ӧ�Ⱥ�ƽ����Ӧ��

[fmax,nmax]=max（Fitvalue）;

fmean=mean（Fitvalue）;

ymax（Generation）=fmax;

ymean（Generation）=fmean;

��ǰ�������Ⱦɫ�����

x=transform2to10（population（nmax,:

））;

%�Ա���ȡֵ��Χ��[-22]����Ҫ�Ѿ����Ŵ���������Ⱦɫ�����ϵ�[-22]����

xx=boundsbegin+x*（boundsend-boundsbegin）/（power（（boundsend）,BitLength）-1）;

xmax（Generation）=xx;

Generation=Generation+1;

Generation=Generation-1;

%��ʾ���

Bestpoplation=xx

Besttargetfunvalue=targetfun（xx）

%���ƾ����Ŵ���������Ӧ�����ߡ�һ��ģ����������������Ⱥ��ƽ����Ӧ���������Ӧ�������������໥

%��ͬ����̬����ʾ�㷨�������еĺ�˳����û

�г����𵴣

�������ǰ���£

������Ӧ�ȸ���������ɴ���û

�з�������������Ⱥ�Ѿ�����

%��ͼ

figure

（1）;

hand1=plot（1:

Generation,ymax）;

set（hand1,&

linestyle&

&

-&

linewidth&

1.8,&

marker&

*&

markersize&

6）

holdon;

hand2=plot（1:

Generation,ymean）;

set（hand2,&

color&

r&

h&

xlabel（&

��������&

ylabel（&

���/ƽ����Ӧ��&

xlim（[1Generationnmax]）;

legend（&

�����Ӧ��&

ƽ����Ӧ��&

boxoff;

holdoff;

%�ӳ�������Ⱥ����������������ƴ洢Ϊcrossover.m

functionscro=crossover（population,seln,pc）;

BitLength=si

ze（population,2）;

pcc=IfCroIfMut（pc）;

%���ݽ�����ʾ����Ƿ���н��������1���ǣ�0���

ifpcc==1

chb=round（rand*（BitLength-2））+1;

%��[1,BitLength-1]��Χ���������һ������λ

scro（1,:

）=[population（seln

（1）,1:

chb）population（seln

（2）,chb+1:

BitLength）];

scro（2,:

）=[population（seln

（2）,1:

chb）population（seln

（1）,chb+1:

else

）=population（seln

（1）,:

）=population（seln

（2）,:

%�ӳ���:

������Ӧ�Ⱥ������������ƴ洢Ϊfitnessfun

function[Fitvalue,cumsump]=fitnessfun（population）;

popsize=size（population,1）;

%��popsize������

fori=1:

popsize

x=transform2to10（population（i,:

%��������ת��Ϊʮ����

%ת��Ϊ[-22]�����ʵ��

Fitvalue（i）=targetfun（xx）;

%���㺯��ֵ������Ӧ��

%����Ӧ�Ⱥ�������һ����С��������Ա㱣֤��Ⱥ��ӦֵΪ����

Fitvalue=Fitvalue&

+230;

%����ѡ�����

fsum=sum（Fitvalue）;

Pperpopulation=Fitvalue/fsum;

%�����ۻ�����

cumsump

（1）=Pperpopulation

（1）;

fori=2:

cumsump（i）=cumsump（i-1）+Pperpopulation（i）;

cumsump=cumsump&

;

%�ӳ�������Ⱥ����������������ƴ洢Ϊmutation.m

functionsnnew=mutation（snew,pmutation）;

BitLength=size（snew,2）;

snnew=snew;

pmm=IfCroIfMut（pmutation）;

%���ݱ�����ʾ����Ƿ���б��������1���ǣ�0���

ifpmm==1

chb=round（rand*（BitLength-1））+1;

%��[1��BitLength]��Χ���������һ������λ

snnew（chb）=abs（snew（chb）-1）;

%�ӳ����ж��Ŵ������Ƿ���н������죬�������ƴ洢ΪIfCroIfMut.m

functionpcc=IfCroIfMut（mutORcro）;

test（1:

100）=0;

l=round（100*mutORcro）;

1）=1;

n=round（rand*99）+1;

pcc=test（n）;

����Ⱥѡ��������������ƴ洢Ϊselection.m

functionseln=selection（population,cumsump）;

%����Ⱥ��ѡ����������

2

r=rand;

%����һ�������

prand=cumsump-r;

j=1;

whileprand（j）&

j=j+1;

seln（i）=j;

%ѡ�и�������

%�ӳ��򣺽

���������ת��Ϊʮ���������������ƴ洢Ϊtransform2to10.m

functionx=transform2to10（Population）;

BitLength=size（Population,2）;

x=Population（BitLength）;

BitLength-1

x=x+Population（BitLength-i）*power（2,i）;

�����Ż����ֵ�򼫴

�ֵ�������⣬Ŀ�꺯��������Ϊ��Ӧ�Ⱥ���

%�������ƴ洢Ϊtargetfu

n.m

functiony=targetfun（x）;

%Ŀ�꺯��

y=200*exp（-0.05*x）.*sin（x）;