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1、1.遗传算法简单一元函数优化实例利用遗传算法计算最大值f(x)=x sin(10*pi*x)+2, x in -1,2选择二进制编码，种群中个体数目为 40，每个种群的长度为 20，使用代沟为 0.9，最大遗传代数为 25。下面为一元函数优化问题的 MATLAB 代码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=2
2、0; %变量的二进制位数(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, FieldD); %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 genMAXG
3、ENFitnV=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=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; %计算子代的目标函数值Chrom ObjV=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVS
4、el); %重插入子代的新种群variable=bs2rv(Chrom, FieldD);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;plot(variable(I), Y, bo);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*
5、);figure(2);plot(trace(1,:);hold on;plot(trace(2,:),-.);gridlegend(解的变化,种群均值的变化)基于排序的适应度分配计算由程序段 FitnV=ranking(-ObjV)实现，这里的评定算法假设目标函数是最小化的，所以 ObjV 前加了个负号，使目标函数最大化，适应度值结果由向量FitnV 返回。2.matlab 遗传算法工具箱函数及实例讲解核心函数：(1)function pop=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)-初始种群的生成函数【输出参数】pop-生成的初始种
6、群【输入参数】num-种群中的个体数目bounds-代表变量的上下界的矩阵eevalFN-适应度函数eevalOps-传递给适应度函数的参数options-选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)precision F_or_B,如precision-变量进行二进制编码时指定的精度F_or_B-为 1 时选择浮点编码，否则为二进制编码 ,由 precision 指定精度)(2)function x,endPop,bPop,traceInfo = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,.termFN,termOps,selectFN,selectOps,xO
7、verFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)-遗传算法函数【输出参数】x-求得的最优解endPop-最终得到的种群bPop-最优种群的一个搜索轨迹【输入参数】bounds-代表变量上下界的矩阵evalFN-适应度函数 evalOps-传递给适应度函数的参数startPop-初始种群optsepsilon prob_ops display-opts(1:2)等同于 initializega 的 options 参数，第三个参数控制是否输出，一般为 0。如1e-6 1 0termFN-终止函数的名称,如maxGenTermtermOps-传递个终止函数的参数,如100selectF
8、N-选择函数的名称,如normGeomSelectselectOps-传递个选择函数的参数,如0.08xOverFNs-交叉函数名称表，以空格分开，如arithXover heuristicXover simpleXoverxOverOps-传递给交叉函数的参数表，如2 0;2 3;2 0mutFNs-变异函数表，如boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutationmutOps-传递给交叉函数的参数表,如4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0【注意】matlab 工具箱函数必须放在工作目录下【问题
9、】求 f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中 0=x=9【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为 10，二进制编码长度为 20，交叉概率为 0.95,变异概率为 0.08【程序清单】%编写目标函数functionsol,eval=fitness(sol,options)x=sol(1);eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %因为是求最大值所以取正%把上述函数存储为 fitness.m 文件并放在工作目录下initPop=initializega(10,0 9,fitness);%生成初始种群，大小为 10x endPop,bPop,tr
10、ace=ga(0 9,fitness,initPop,1e-6 1 1,maxGenTerm,25,normGeomSelect,.0.08,arithXover,2,nonUnifMutation,2 25 3) %25 次遗传迭代运算借过为：x =7.8562 24.8553(当 x 为 7.8562 时，f （x）取最大值 24.8553)注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。另外遗传算法的收敛性跟其初始值有关，大家运行上面的命令所得到的借过可能跟我的借过不同或是差别很大。但多执行几次上面的命令（随即取不同的初始群体）一定可以得到近似最优解。遗传算法实例 2【问题】在5=Xi
11、=5,i=1,2 区间内，求解 f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.2+x2.2)-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)+22.71282 的最小值。【分析】种群大小 10，最大代数 1000，变异率 0.1,交叉率 0.3【程序清单】源函数的 matlab 代码function eval=f(sol)numv=size(sol,2);x=sol(1:numv);eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.2)/numv)-exp(sum(cos(2*pi*x)/numv)+22.71282;%适应度函数的 matlab 代码function sol,eval=fitness(sol,options)numv=size(sol,2)-1;x=sol(1:numv);eval=f(x);eval=-eval; 因为是求最小值所以要取负号%遗传算法的 matlab 代码bounds=ones(2,1)*-5 5;p,endPop,bestSols,trace=ga(bounds,fitness)注：前两个文件存储为 m 文件并放在工作目录下，运行结果为p =0.0000 -0.0000 0.0055
