matlab遗传算法实例
Ⅰ matlab遗传算法实例求指导
主函数m文件代码：
lb=[0.2 1.234 0.01 1190 0.15];
ub=[0.4 3 0.04 1398 0.4];
x0=lb;
[x,fval]=fmincon('llzy',x0,[],[],[],[],lb,ub);
目标函数m文件代码：
function y=llzy(x)
y=(0.0206*x(2)^2/(2*9.81*x(1))+(0.5*(1-(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2))))+((0.25*(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))-1)^2+x(5)*x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))^0.5)*(x(4)/1040-1)+1.8413*(x(2)/(9.81*x(1)))^2.7736*(0.5*(1-(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2))))+((0.25*(x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))-1)^2+x(5)*x(2)/(4*x(3)*9.81*(x(4)-1040)/(3*0.43*1040))^0.5*(1-(x(3)/x(1))^2)*exp(-(2.65*x(5)-3.32*x(5)^2.2)))^0.5)*0.43*x(3)/x(1)*(x(4)/1040-1))/(x(4)*x(5)/1040);
Ⅱ matlab遗传算法求函数最小值问题！
如果你的函数是求maxf(x)的问题，要编程求最小值问题，那么你需要对这个函数取负值求最小值即可
举例来说：
求max(z)=ax+bx^2
等同于
求min(z)=-(ax+bx^2)
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我这里有一个使用matlab遗传算法工具箱的案例，你可以用来快速求解，如果你想自己编程实现遗传算法，可以加我QQ：34508855
核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】 x--求得的最优解 endPop--最终得到的种群 bPop--最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds--代表变量上下界的矩阵 evalFN--适应度函数 evalOps--传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm'] termOps--传递个终止函数的参数,如[100] selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect'] selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0] mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0] 注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下 【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9 【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08 【程序清单】 %编写目标函数 function[sol,eval]=fitness(sol,options) x=sol(1); eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下 initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10 [x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',... [0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代 运算借过为：x = 7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553) 注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。 遗传算法实例2 【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解 f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。 【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3 【程序清单】 ％源函数的matlab代码 function [eval]=f(sol) numv=size(sol,2); x=sol(1:numv); eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282; %适应度函数的matlab代码 function [sol,eval]=fitness(sol,options) numv=size(sol,2)-1; x=sol(1:numv); eval=f(x); eval=-eval; %遗传算法的matlab代码 bounds=ones(2,1)*[-5 5]; [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness') 注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为 p = 0.0000 -0.0000 0.0055
Ⅲ 如何用matlab解决多元遗传算法问题
如何用matlab解决多元遗传算法的极值问题？可以按下列步骤做
1、首先，建立自定义带条件的最大值目标函数文件，ga_fun.m
if x(1)+x(2)>=-1
y=-（exp(-0.1*(x(1)^4+x(2)^4))+ exp(cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))
）
else
y=inf
end
式中:x=x(1),y=x(2)
2、利用ga遗传算法工具箱求解
3、在工具箱中，Fitness function项输入@ga_fun；Number of variables项输入2；Lower项输入[-1,2]；Upper项输入[2,1];
4、点击Start按钮，运行可以得到 fmax(0,0)值(Objective function value)。说明这里负号是最大值的标志
运行界面
Ⅳ 在matlab中如何用遗传算法求极值
matlab有遗传算法工具箱。
核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eevalFN--适应度函数
eevalOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数
【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹
【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下
【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08
【程序清单】
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代
运算借过为：x =
7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
【问题】在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3
【程序清单】
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
Ⅳ 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]);
Ⅵ 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。
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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。
Ⅶ 求遗传算法的matlab程序
function
my_ga()
options=gaoptimset;
%设置变量范围
options=gaoptimset(options,'PopInitRange',[0;9]);
%设置种群大小
options=gaoptimset(options,'PopulationSize',100);
%设置迭代次数
options=gaoptimset(options,'Generations',100);
%选择选择函数
options=gaoptimset(options,'SelectionFcn',@selectionroulette);
%选择交叉函数
options=gaoptimset(options,'CrossoverFcn',@crossoverarithmetic);
%选择变异函数
options=gaoptimset(options,'MutationFcn',@mutationuniform);
%设置绘图:解的变化、种群平均值的变化
options=gaoptimset(options,'PlotFcns',{@gaplotbestf});
%执行遗传算法，fitness.m是函数文件
[x,fval]=ga(@fitness,1,options)
Ⅷ 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