matlab 遗传算法gatbx工具箱分享

House · 发表于 2020-4-17 10:29

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本帖最后由 House 于 2020-4-17 10:30 编辑

最近刚刚开始看遗传算法的例子，网上找了一个：

<div class="blockcode"><blockquote>clc;clear all;close all;
%========画出函数图=======
figure(1);
lb=0;ub=9; %自变量x的取值范围[-2,2]
ezmesh('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[lb,ub]); %画出函数曲线
hold on;
%================定义遗传算法参数======
ps=10; %种群大小
mds=50; %最大遗传代数
gt=20; %个体长度
dg=0.95; %代沟
px=0.95; %交叉概率
pm=0.08; %变异概率
trace=zeros(2,mds); %寻优结果的初始值
FD=[gt;lb;ub;1;0;1;1]; %区域描述器
Chrom=crtbp(ps,gt); %创建任意离散随机种群
%=========optimize(优化)====
gen=0; %代计数器
X=bs2rv(Chrom,FD); %初始种群的十进制转化
ObjV=X+10*sin(5*X)+7*cos(4*X); %计算目标函数值
while gen<mds
FitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值
SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,dg); %选择
SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组
SelCh=mut(SelCh,pm); %变异
X=bs2rv(SelCh,FD); %子代个体的十进制转换
ObjVSel=X+10*sin(5*X)+7*cos(4*X); %计算子代的目标函数值
[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel);%重插入子代到父代,得到新种群
X=bs2rv(Chrom,FD);
gen=gen+1;
%获取每代的最优解及其序号,Y为最优解,I为个体序号
[Y,I]=max(ObjV);
trace(1,gen)=X(I); %记下每代的最优值
trace(2,gen)=Y;
end
plot(trace(1,: ),trace(2,: ),'bo');
grid on;
plot(X,ObjV,'bo'); %画出最后一代的种群
hold off;
%==========画进化图=====
figure(2);
plot(1:mds,trace(2,: ));
grid on;
xlabel('遗传代数');
ylabel('解的变化');
title('进化过程');
bestY=trace(2,end);
bestX=trace(1,end);
fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\n']);
5 P' g5 O# Y8 w1 o; y) o4 _; t

这个不用工具箱是算不出来的。
我本来论坛里搜了一个，用的是gaot_ga工具箱（论坛里有），但是 crtbp.m这个函数总是出错。后来发现是这个工具箱里没有==
于是重新找了gatbx的工具箱，现在结果可以成功复制了，如图：

本来图2是跑不出来的，现在可以了。

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Heaven_1 · 发表于 2020-4-17 18:50

aot_ga工具箱很好用啊

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