遗传算法Matlab实例讲解PPT课件

遗传算法（GA）实例讲解,求函数f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)，x0,10的最大值：,1,-,函数最大值,f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值,f1(x)=-f(x)-10*sin(5x)-7*cos(4x)的最小值,x,fval=fminbnd(-10*sin(5*x)-7*cos(4*x),0,10)x=1.5708fval=-17.0000 x=7.8540fval=-17.0000f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)，x0,10的最大值为：x1=1.5708x2=7.8540F(x1)=f(x2)=17.0000,2,-,主函数,Matlab仿真主程序,将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题（编码），一个10位的二值数提供的分辨率是(10-0)/(210-1)0.01。,3,-,群体初始化,将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题（编码），一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(210-1)0.01。,4,-,计算目标函数值,functionobjvalue=calobjvalue(pop)temp1=decodechrom(pop,1,10);x=temp1*10/1023;objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x);end,5,-,计算个体适应值,functionfitvalue=calfitvalue(objvalue)globalCmin;Cmin=0;px,py=size(objvalue);fori=1:pxifobjvalue(i)+Cmin0temp=Cmin+objvalue(i);elsetemp=0.0;endfitvalue(i)=temp;endfitvalue=fitvalue;end,6,-,选择,functionnewpop=selection(pop,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);fitvalue=fitvalue/totalfit;fitvalue=cumsum(fitvalue);px,py=size(pop);ms=sort(rand(px,1);fitin=1;newin=1;whilenewin=pxif(ms(newin)fitvalue(fitin)newpop(newin)=pop(fitin);newin=newin+1;elsefitin=fitin+1;endendend,7,-,交叉,functionnewpop=crossover(pop,pc)px,py=size(pop);newpop=ones(size(pop);fori=1:2:px-1if(randpc)cpoint=round(rand*py);newpop(i,:)=pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py);newpop(i+1,:)=pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py);elsenewpop(i,:)=pop(i);newpop(i+1,:)=pop(i+1);endendend,8,-,变异,functionnewpop=mutation(pop,pm)px,py=size(pop);fori=1:pxif(randpm