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编程问答

遗传算法 简单函数优化

發布時間:2025/4/5 编程问答 16 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 遗传算法 简单函数优化 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
%f(x)=11sin(6x)+7cons(5x),0<=x<=2*pi %注意程序中num2gray函數和gray2num函數可以參照我上面的另外兩個博文中有代碼%%初始化參數 L=16; %編碼為16位二進制數 N=32; %初始種群規模 M=48; %M個中間體,運用算子選擇出M/2對母體,進行交叉;對M個中間體進行變異 T=100; %進化代數 Pc=0.8; %交叉概率 Pm=0.03; %變異概率 %%將十進制編碼成16位的二進制,再將16位的二進制轉成格雷碼 for i=1:1:Nx1(1,i)=rand()*2*pi;x2(1,i)=uint16(x1(1,i)/(2*pi)*65535);grayCode(i,:)=num2gray(x2(1,i),L); end %% 開始遺傳算子操作 for t=1:1:Ty1=11*sin(6*x1)+7*cos(5*x1)fori=1:1:M/2[a,b]=min(y1) ;%找到y1中的最小值a,及其對應的編號bgrayCodeNew(i,:)=grayCode(b,:);%將找到的最小數放到grayCodeNew中grayCodeNew(i+M/2,:)=grayCode(b,:);%與上面相同就可以有M/2對格雷碼可以作為母體y1(1,b)=inf;%用來排除已找到的最小值endfori=1:1:M/2p=unidrnd(L);%生成一個大于零小于L的數,用于下面進行交叉的位置if rand()<Pc % Pc是交叉概率%將選定的染色體的點

總結

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