matlab遗传算法
❶ matlab遗传算法程序
在matlab里没有
for
i
=
1
to
80
...
endfor
这样的语法的
在matlab里应该是:
for
i
=
1:
1:
80
...
end
1:1:80
第一个1是初始值,第二个是每次+1的意思
当然如果是我古若寡闻那也请见谅~~哈哈~~
❷ Matlab遗传算法问题
function ret=Code(lenchrom,bound)
%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群
% lenchrom input : 染色体长度
% bound input : 变量的取值范围
% ret output: 染色体的编码值
flag=0;
while flag==0
pick=rand(1,length(lenchrom));
ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick; %线性插值
flag=test(lenchrom,bound,ret); %检验染色体的可行性
end
function ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)
%本函数完成交叉操作
% pcorss input : 交叉概率
% lenchrom input : 染色体的长度
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% ret output : 交叉后的染色体
for i=1:sizepop
% 随机选择两个染色体进行交叉
pick=rand(1,2);
while prod(pick)==0
pick=rand(1,2);
end
index=ceil(pick.*sizepop);
% 交叉概率决定是否进行交叉
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick>pcross
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 随机选择交叉位置
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同
pick=rand; %交叉开始
v1=chrom(index(1),pos);
v2=chrom(index(2),pos);
chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;
chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束
flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性
flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性
if flag1*flag2==0
flag=0;
else flag=1;
end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉
end
end
ret=chrom;
clc
clear all
% warning off
%% 遗传算法参数
maxgen=50; %进化代数
sizepop=100; %种群规模
pcross=[0.6]; %交叉概率
pmutation=[0.1]; %变异概率
lenchrom=[1 1]; %变量字串长度
bound=[-5 5;-5 5]; %变量范围
%% 个体初始化
indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %种群结构体
avgfitness=[]; %种群平均适应度
bestfitness=[]; %种群最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好染色体
% 初始化种群
for i=1:sizepop
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); %随机产生个体
x=indivials.chrom(i,:);
indivials.fitness(i)= (x(1)*exp(-(x(1)^2 + x(2)^2)));
%-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289
% 这个是我的测试函数
% 如果有这个函数的话，可以得到最优值
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[];
%% 进化开始
for i=1:maxgen
% 选择操作
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
% 交叉操作
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 变异操作
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);
% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:);
indivials.fitness(j)=(x(1)*exp(-(x(1)^2 + x(2)^2)));
%-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289
% -20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
end
%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%进化结束
%% 结果显示
[r c]=size(trace);
figure
plot([1:r]',trace(:,1),'r-',[1:r]',trace(:,2),'b--');
title(['函数值曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)],'fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('函数值','fontsize',12);
legend('各代平均值','各代最佳值','fontsize',12);
ylim([-0.5 5])
disp('函数值 变量');
% 窗口显示
disp([bestfitness x]);
❸ matlab中遗传算法如何使用
看情况是你没安装GA工具箱，就是要将GA工具箱（一系列m文件）复制到到matlab目录下的toolbox文件夹里面，之后打开matlab，点击工具栏 file-set path-add folder，把GA工具箱所在的文件夹添加进去。
❹ 用matlab实现的遗传算法
f=inline('-(x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x))');
[x,val]=ga(f,1,[],[],[],[],0,9);
x,val=-val%注：由于遗传法的不确定性，每次得到的解可能不同。
————————————————————————————————
ga是matlab自带的遗传工具箱中的遗传算法函数，其中已经用到了选择、交叉、变异，你如果想知道其具体是怎么实现的，可以自己打开ga的源程序去看。
❺ Matlab遗传算法求函数最大值
figure(1);
fplot('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]);
NIND=40;
MAXGEN=25;
PRECI=20;
GGAP=0.9;
trace=zeros(2,MAXGEN);
FieldD=[20;-1;2;1;0;1;1];
Chrom=CRTBP(NIND,PRECI);
gen=0;
variable=BS2RV(Chrom,FieldD);
ObjV=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;
while gen<MAXGEN,
FitnV=ranking(-ObjV);
SelCh=SELECT('SUS',Chrom,FitnV,GGAP);
SelCh=RECOMBIN('XOVSP',SelCh,0.7)
SelCh=MUT(SelCh);
variable=BS2RV(SelCh,FieldD);
ObjVSel=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;
[Chrom,ObjV]=REINS(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel);
gen=gen+1;
[Y,I]=max(ObjV),hold on;
plot(variable(I),Y,'bo');
trace(1,gen)=max(ObjV);
trace(2,gen)=sum(ObjV)/length(ObjV);
end
variable=BS2RV(Chrom,FieldD);
hold on;
grid;
plot(variable',ObjV','b*');
figure(2);
plot(trace(1,:)');
hold on;
plot(trace(2,:)','-.');
grid;
看看这个能用得上么
❻ matlab 遗传算法
function m_main()
clear
clc
Max_gen=100;% 运行代数
pop_size=100;%种群大小
chromsome=10;%染色体的长度
pc=0.9;%交叉概率
pm=0.25;%变异概率
gen=0;%统计代数
%初始化
init=40*rand(pop_size,chromsome)-20;
pop=init;
fit=obj_fitness(pop);
[max_fit,index_max]=max(fit);maxfit=max_fit;
[min_fit,index_min]=min(fit);best_indiv=pop(index_max,:);
%迭代操作
while gen<Max_gen
gen=gen+1; bt(gen)=max_fit;
if maxfit<max_fit;maxfit=max_fit;pop(index_min,:)=pop(index_max,:);best_indiv=pop(index_max,:);end
best_indiv_tmp(gen)=pop(index_max);
newpop=ga(pop,pc,pm,chromsome,fit);
fit=obj_fitness(newpop);
[max_fit,index_max]=max(fit);
[min_fit,index_min]=min(fit);
pop=newpop;
trace(1,gen)=max_fit;
trace(2,gen)=sum(fit)./length(fit);
end
%运行结果
[f_max gen_ct]=max(bt)%求的最大值以及代数
maxfit
best_indiv
%画图
% bt
hold on
plot(trace(1,:),'.g:');
plot( trace(2,:),'.r-');
title('实验结果图')
xlabel('迭代次数/代'),ylabel('最佳适应度（最大值）');%坐标标注
plot(gen_ct-1,0:0.1:f_max+1,'c-');%画出最大值
text(gen_ct,f_max+1, '最大值')
hold off
function [fitness]=obj_fitness(pop)
%适应度计算函数
[r c]=size(pop);
x=pop;
fitness=zeros(r,1);
for i=1:r
for j=1:c
fitness(i,1)=fitness(i,1)+sin(sqrt(abs(40*x(i))))+1-abs(x(i))/20.0;
end
end
function newpop=ga(pop,pc,pm,chromsome,fit);
pop_size=size(pop,1);
%轮盘赌选择
ps=fit/sum(fit);
pscum=cumsum(ps);%size(pscum)
r=rand(1,pop_size);qw=pscum*ones(1,pop_size);
selected=sum(pscum*ones(1,pop_size)<ones(pop_size,1)*r)+1;
newpop=pop(selected,:);
%交叉
if pop_size/2~=0
pop_size=pop_size-1;
end
for i=1:2:pop_size-1
while pc>rand
c_pt=round(8*rand+1);
pop_tp1=newpop(i,:);pop_tp2=newpop(i+1,:);
newpop(i+1,1:c_pt)=pop_tp1(1,1:c_pt);
newpop(i,c_pt+1:chromsome)=pop_tp2(1,c_pt+1:chromsome);
end
end
% 变异
for i=1:pop_size
if pm>rand
m_pt=1+round(9*rand);
newpop(i,m_pt)=40*rand-20;
end
end
❼ matlab的遗传算法
矩阵变量维数应为正整数
应该是循环过程中导致矩阵的维数变为0了。
你看看关于矩阵循环的那块程序，是不是终止条件给的不对。
❽ 遗传算法的matlab代码实现是什么
遗传算法我懂，我的论文就是用着这个算法，具体到你要遗传算法是做什么？优化什么的。。。我给你一个标准遗传算法程序供你参考：
该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：
%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 初始化遗传算法参数
%初始化参数
maxgen=100; %进化代数，即迭代次数
sizepop=20; %种群规模
pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间
lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围
indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体
%% 初始化种群计算适应度值
% 初始化种群
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%计算适应度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness];
%% 迭代寻优
% 进化开始
for i=1:maxgen
i
% 选择
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 变异
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);
% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解码
indivials.fitness(j)=fun(x);
end
%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%进化结束
%% 结果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('适应度曲线','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('适应度 变量');
x=bestchrom;
% 窗口显示
disp([bestfitness x]);
❾ 遗传算法：matlab中ga函数参数options该怎么设置
options可以不写有默认设置。
options是一个结构体要用函数gaoptimset()设置。
options=gaoptimset()然后把options填到ga()里面。
gaoptimset('属性名1',数值1,'属性名2',数值2......)。
常用设置：
❿ 请问如何用matlab遗传算法编程
有两种方法，一种是用matlab自带的遗传算法工具箱；还有一种是自己编写遗传算法解决问题。第二种方法的话，网上可以找到很多遗传算法的matlab代码，我也可以提供。第一种的话，有一定的局限性。