遺傳算法實例注釋.docx

第一步：定義目標函數(shù)即將二進制碼的X轉為十進制碼并轉化到實際定義域function pop=initpop(popsize,chromlength) pop=round(rand(popsize,chromlength);20行10列的元素為0或1的矩陣function pop2=decodebinary(pop) px,py=size(pop); px=20,py=10for i=1:py 從第一列到第10列pop1(:,i)=2.(py-i).*pop(:,i); 每一列乘2（py-1）新矩陣由二進制轉為十進制end pop2=sum(pop1,2);計算每一行的和（2表示第二維即行）function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);將pop從一到十列分別賦值給pop1%spoint待解碼的二進制串的起始位置，此處為1，length表示所截取的長度（10）pop2=decodebinary(pop1);pop2所有已轉為十進制的每一行和即20個解function objvalue=calobjvalue(pop) temp1=decodechrom(pop,1,10); 將已定義且已轉為十進制的pop賦值給temp1x=temp1*10/1023; 將二值域 中的數(shù)轉化為變量域的數(shù)即（0，10）objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x); 正式給出定義好的目標函數(shù)，注意此時objvalue實質上為20個x代入而得的20 X 1的矩陣第二步：計算適應值function fitvalue=calfitvalue(objvalue) global Cmin; Cmin=0; px,py=size(objvalue); px=20,py=1for i=1:px i從1到20if objvalue(i)+Cmin0 此處為求極大值（具體參考PPT）temp=Cmin+objvalue(i); else temp=0.0; end fitvalue(i)=temp; 即大于零的保留，小于等于零的剔除end fitvalue=fitvalue;即將列矩陣轉換為行矩陣第三步：選擇復制function newpop=selection(pop,fitvalue) totalfit=sum(fitvalue); 求得所有列的適應值的和fitvalue=fitvalue/totalfit; 單個個體被選擇的概率 fitvalue=cumsum(fitvalue); fitvalue=1 2 3 4，則 cumsum(fitvalue)=1 3 6 10 px,py=size(pop); px=20,py=10ms=sort(rand(px,1); 產生20行值為（0,1）之間的隨機數(shù)并從小到大排列 fitin=1; 賦值1newin=1; 賦值1while newin=px 如果1小于1024 if(ms(newin)fitvalue(fitin) 如果ms(1) fitvalue(1)newpop(newin)=pop(fitin); newpop(1)=pop(1)newin=newin+1; newin=2else 否則fitin=fitin+1; fitin=2end 意義在于只有當適應值大于隨即產生的ms時才能被保留到newpop中end第三步：交叉function newpop=crossover(pop,pc) px,py=size(pop); px=20,py=10newpop=ones(size(pop); 產生20行10列的全1矩陣for i=1:2:px-1 對i從1到20，步長為2if(randpc) 如果隨機數(shù)小于交叉交叉概率pccpoint=round(rand*py); cpoint=隨機數(shù)乘以10再取整 newpop(i,:)=pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py); pop第一行的1到3列與第二行的4到10列組合形成newpop的第一行newpop(i+1,:)=pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py); pop第二行的1到3列與第一行的4到10列組合形成newpop的第二行else 否則newpop(i,:)=pop(i); newpop的第一行依舊為原pop第一行newpop(i+1,:)=pop(i+1); newpop的第一行依舊為原pop第一行end end 第四步：變異 function newpop=mutation(pop,pm) px,py=size(pop); px=20,py=10newpop=ones(size(pop); newpop為20行10列的全1矩陣for i=1:px 對于i從1到20 if(randpm) 如果隨機數(shù)小于變異概率pmmpoint=round(rand*py); mpoint=隨機數(shù)與10相乘取整if mpoint=0 如果mpointbestfit 如果fitvalue(i)大于以前的bestindividual=pop(i,:); bestindividual=pop第i行bestfit=fitvalue(i); bestfit=fitvalue第i列end end 第六步：主程序popsize=20; %群體大小 chromlength=10; %字符串長度（個體長度） pc=0.6; %交叉概率 pm=0.001; %變異概率 pop=initpop(popsize,chromlength); %隨機產生初始群體 for i=1:20 %20為迭代次數(shù) objvalue=calobjvalue(pop); %計算目標函數(shù) fitvalue=calfitvalue(objvalue); %計算群體中每個個體的適應度 newpop=selection(pop,fitvalue); %復制 newpop=crossover(pop,pc); %交叉 newpop=mutation(pop,pc); %變異 bestindividual,bestfit=best(pop,fitvalue); %求出群體中適應值最大的個體及其適應值 y(i)=max(bestfit); y(i)= bestfit最大值n(i)=i; 此時的迭代次數(shù)pop5=bestindividual; 將適應值最大的那個解賦值給pop5x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023; 將pop5翻譯成十進制pop=newpop; 下一次從第二代開始復制