遗传算法-简单一元函数优化实例(可看每一代种群个体分布)

1、精选优质文档-倾情为你奉上精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业专心-专注-专业精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业初学遗传算法，发现网上很多代码都有问题，并且不能看繁殖到某一代后，种群是由哪些个体构成的，经过个人改良后得到下列程序（尾部附结果）：figure(1);fplot(variable.*sin(10*pi*variable)+2.0,-1,2); %画出函数曲线%定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目(Number of individuals)MAXGEN=25; %最大遗传代数(Maximum number of generations)PRECI=20; %变

2、量的二进制位数(Precision of variables)GGAP=0.9; %代沟(Generation gap)trace=zeros(2, MAXGEN); %寻优结果的初始值totalvar=zeros( NIND,MAXGEN); %每一代的个体统计的初始值totalobj=zeros(NIND,MAXGEN); %每一代的个体适应度统计的初始值FieldD=20;-1;2;1;0;1;1; %区域描述器(Build field descriptor)Chrom=crtbp(NIND,PRECI); %初始种群gen=0; %代计数器variable=bs2rv(Chrom, F

3、ieldD); %计算初始种群的十进制转换ObjV=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; %计算目标函数值while genMAXGEN, FitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值(Assign fitness values) SelCh=select(sus, Chrom, FitnV, GGAP); %选择 SelCh=recombin(xovsp, SelCh, 0.7); %重组 SelCh=mut(SelCh); %变异 variable=bs2rv(SelCh, FieldD); %子代个体的十进制转换 ObjVSel=variab

4、le.*sin(10*pi*variable)+2.0; %计算子代的目标函数值 Chrom, ObjV=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVSel); %重插入子代的新种群 gen=gen+1; %代计数器增加 %输出最优解及其序号，并在目标函数图像中标出，Y为最优解,I为种群的序号 Y, I=max(ObjV),hold on; variable=bs2rv(Chrom, FieldD); for i=1:40 totalvar(i,gen)=variable(i,:); %统计每一代的个体 totalobj(i,gen)=ObjV(i,:); %统计每

5、一代个体的适应度 end trace(1, gen)=max(ObjV); %遗传算法性能跟踪 trace(2, gen)=sum(ObjV)/length(ObjV);endvariable=bs2rv(Chrom, FieldD); %最优个体的十进制转换hold on , grid;plot(variable,ObjV,b*);figure(2);plot(trace(1,:);hold on;plot(trace(2,:),-.);grid;legend(解的变化,种群均值的变化);figure(3);fplot(variable.*sin(10*pi*variable)+2.0,-1,2); %画出函数曲