matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實(shí)例講解

1、matlabmatlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實(shí)例講解遺傳算法工具箱函數(shù)及實(shí)例講解核心函數(shù)：(1)function[pop]=initializega(numboundseevalFNeevalOpsoptions)初始種群的生成函數(shù)【輸出參數(shù)】pop生成的初始種群【輸入?yún)?shù)】num種群中的個(gè)體數(shù)目bounds代表變量的上下界的矩陣eevalFN適應(yīng)度函數(shù)eevalOps傳遞給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)options選擇編碼形式(浮點(diǎn)編碼或是二進(jìn)制

2、編碼)[precisionF__B]如precision變量進(jìn)行二進(jìn)制編碼時(shí)指定的精度F__B為1時(shí)選擇浮點(diǎn)編碼，否則為二進(jìn)制編碼由precision指定精度)(2)function[xendPopbPoptraceInfo]=ga(boundsevalFNevalOpsstartPopopts...termFNtermOpsFNOpsxOverFNsxOverOpsmutFNsmutOps)遺傳算法函數(shù)【輸出參數(shù)】x求得的最優(yōu)解end

3、Pop最終得到的種群bPop最優(yōu)種群的一個(gè)搜索軌跡【輸入?yún)?shù)】bounds代表變量上下界的矩陣evalFN適應(yīng)度函數(shù)evalOps傳遞給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)startPop初始種群opts[epsilonprob_opsdisplay]opts(1:2)等同于initializega的options參數(shù)，第三個(gè)參數(shù)控制是否輸出，一般為0。如[1e610]termFN終止函數(shù)的名稱如[maxGenTerm]termOps傳遞個(gè)終止函數(shù)的參數(shù)如

4、[100]FN選擇函數(shù)的名稱如[nmGeom]Ops傳遞個(gè)選擇函數(shù)的參數(shù)如[0.08]xOverFNs交叉函數(shù)名稱表，以空格分開，如[arithXoverheuristicXoversimpleXover]xOverOps傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)表，如[202320]mutFNs變異函數(shù)表，如[boundaryMutationmultiNonUnifMutationnonUnifMutationunifMutation]mutOps傳遞給交

5、叉函數(shù)的參數(shù)表如[4006100341003400]eval=f(x)eval=eval%遺傳算法的matlab代碼bounds=ones(21)[55][pendPopbestSolstrace]=ga(boundsfitness)注：前兩個(gè)文件存儲為m文件并放在工作目錄下，運(yùn)行結(jié)果為p=0.00000.00000.00551.【分析】選擇二進(jìn)制編碼，種群中的個(gè)體數(shù)目為10，二進(jìn)制編碼長度為20，交叉概率為0.95變異概率為0.08i

6、nitPop=initializega(10[09]fitness)%生成初始種群，大小為10[xendPopbPoptrace]=ga([09]fitness[]initPop[1e611]maxGenTerm25nmGeom...[0.08][arithXover][2]nonUnifMutation[2253])%25次遺傳迭代addoil2.【分析】種群大小10，最大代數(shù)1000，變異率0.1交叉率0.3[pendPopbest

7、Solstrace]=ga(boundsfitness)看了一下，發(fā)現(xiàn)１和２在你的代碼里沒有體現(xiàn)出來？？？問得好啊，snow_man_0。這些東西都是我從樹上抄下來的，書上沒有講清楚，而且我也覺得有些參數(shù)有問題。至于第一個(gè)例子，選擇二進(jìn)制編碼和種群中的個(gè)體數(shù)為10是沒有問題的，二進(jìn)制的編碼長度為20是通過精度（1e6）來確定的。我也覺得交叉概率0.95和變異概率0.08沒有在程序中體現(xiàn)出來，程序只所以能夠正確運(yùn)行，我想可能是采用了默認(rèn)的

8、交叉概率0.6以及變異概率0.05的原因吧。程序中的參數(shù)arithXover][2]nonUnifMutation[2253])我也覺得奇怪，大家一起看看源代碼，好好研究研究啊。evalops是傳遞給適應(yīng)度函數(shù)的參數(shù)，opts是二進(jìn)制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結(jié)束函數(shù)時(shí)傳遞個(gè)maxGenTerm的參數(shù)，即遺傳代數(shù)。xoverops是傳遞給交叉函數(shù)的參數(shù)。mutops是傳遞給變異函數(shù)的參數(shù)，具體含義我也沒弄懂，我