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MATLAB中用于不重复整数排序编码的遗传算法完整代码

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简介:
本段落提供了一套完整的MATLAB代码,利用遗传算法解决不重复整数序列的优化排序问题,适用于需要高效搜索和排序策略的研究与工程应用。 %% 遗传算法主循环 % 显示进度条 waitbar_handle = waitbar(0,遗传算法运行中...); while generation < max_generation %% 应用遗传算子 fitness_values = ranking(fitness_value); % 分配适应度值给个体 population = selection(rws, population, fitness_values, 1); % 种群选择操作 population = mutation(population, pop_size, PM, N); % 对种群进行变异,单点变异方式 population = crossover(population, pop_size, PC, N); % 执行交叉操作,两点交叉方法 decoded_value = decoding_function(population,pop_size);% 解码染色体 end close(waitbar_handle); %% 辅助函数定义 function fitness_values = ranking(fitness) % 对适应度值进行排名 fitness_ranked = sortrows([fitness, 1:numel(fitness)]); fitness_values = interp1(unique(sort(fitness)), linspace(0, 1, numel(unique(sort(fitness)))), fitness); end function population_new = selection(rws_method,population_fitness,fv,num_selected) % 根据适应度值从当前种群中选择个体 switch rws_method case rws % 轮盘赌选择方法实现 end function mutated_population = mutation(population, pop_size, PMutationRate,NVariables) % 对染色体进行变异操作,单点变异方式 for i=1:pop_size if rand < PMutationRate point=randi(NVariables); population(i,point)=randperm(NVariables); % 单个基因位的值被随机置换为新的不重复整数排序编码 end end mutated_population = population; function crossed_population = crossover(population,pop_size,CrossoverProbability,N) % 实现两点交叉操作,用于生成新种群 for i=1:2:pop_size-1 if rand < CrossoverProbability pointA=randi(N); pointB=(pointA+randi([0 N-pointA])) % 确定两个随机点以进行片段交换 temp = population(i,pointA:pointB); population(i,pointA:pointB) = population(i+1,pointA:pointB); population(i+1,pointA:pointB)=temp; end end crossed_population=population; function decoded_value = decoding_function(population,pop_size) % 将染色体解码为问题的实际值 decoded_value=zeros(1,pop_size); % 初始化输出向量,用于存储每个个体的适应度函数值 for i=1:pop_size decoded_value(i) = target_fitness_function(population(i,:)); % 应用目标函数计算当前编码对应的数值结果 end function fitness_result=target_fitness_function(current_encoding) % 定义逼近序列[9,8,7,6,5,4,3,2,1]的目标适应度函数 fitness_result=sum(abs(target_sequence-current_encoding)); target_sequence=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; % 目标编码 end

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  • MATLAB
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    本段落提供了一套完整的MATLAB代码,利用遗传算法解决不重复整数序列的优化排序问题,适用于需要高效搜索和排序策略的研究与工程应用。 %% 遗传算法主循环 % 显示进度条 waitbar_handle = waitbar(0,遗传算法运行中...); while generation < max_generation %% 应用遗传算子 fitness_values = ranking(fitness_value); % 分配适应度值给个体 population = selection(rws, population, fitness_values, 1); % 种群选择操作 population = mutation(population, pop_size, PM, N); % 对种群进行变异,单点变异方式 population = crossover(population, pop_size, PC, N); % 执行交叉操作,两点交叉方法 decoded_value = decoding_function(population,pop_size);% 解码染色体 end close(waitbar_handle); %% 辅助函数定义 function fitness_values = ranking(fitness) % 对适应度值进行排名 fitness_ranked = sortrows([fitness, 1:numel(fitness)]); fitness_values = interp1(unique(sort(fitness)), linspace(0, 1, numel(unique(sort(fitness)))), fitness); end function population_new = selection(rws_method,population_fitness,fv,num_selected) % 根据适应度值从当前种群中选择个体 switch rws_method case rws % 轮盘赌选择方法实现 end function mutated_population = mutation(population, pop_size, PMutationRate,NVariables) % 对染色体进行变异操作,单点变异方式 for i=1:pop_size if rand < PMutationRate point=randi(NVariables); population(i,point)=randperm(NVariables); % 单个基因位的值被随机置换为新的不重复整数排序编码 end end mutated_population = population; function crossed_population = crossover(population,pop_size,CrossoverProbability,N) % 实现两点交叉操作,用于生成新种群 for i=1:2:pop_size-1 if rand < CrossoverProbability pointA=randi(N); pointB=(pointA+randi([0 N-pointA])) % 确定两个随机点以进行片段交换 temp = population(i,pointA:pointB); population(i,pointA:pointB) = population(i+1,pointA:pointB); population(i+1,pointA:pointB)=temp; end end crossed_population=population; function decoded_value = decoding_function(population,pop_size) % 将染色体解码为问题的实际值 decoded_value=zeros(1,pop_size); % 初始化输出向量,用于存储每个个体的适应度函数值 for i=1:pop_size decoded_value(i) = target_fitness_function(population(i,:)); % 应用目标函数计算当前编码对应的数值结果 end function fitness_result=target_fitness_function(current_encoding) % 定义逼近序列[9,8,7,6,5,4,3,2,1]的目标适应度函数 fitness_result=sum(abs(target_sequence-current_encoding)); target_sequence=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; % 目标编码 end
  • MATLAB
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    本资源提供了一个详尽且易于理解的MATLAB实现遗传算法的完整代码示例。适合初学者学习和参考,涵盖基础概念及应用实例。 在这个程序里,目标函数是一元的,并且变量是未经编码的真实数值形式。子代的选择过程采用了轮盘赌法进行。此外还涉及到了多目标函数及多个变量的情况,以及使用了覆盖法则作为选择机制的一种替代方案。所有这些代码我都亲自运行过并添加了大量的注释以方便理解。
  • MATLAB(含实与覆盖策略)
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    本资源提供了一个全面的MATLAB脚本,用于实现遗传算法,包含实数编码及创新性的覆盖策略,适用于优化问题求解。 在这个程序里,目标函数是一元的,并且变量是直接使用实数表示而无需编码。子代选择采用的是覆盖法。此外,还探讨了多目标函数及多变量的情况,以及轮盘赌法与覆盖法的选择方法。所有代码我都亲自运行过并详细添加了注释以方便理解。
  • 优质
    本程序提供了一套完整的遗传算法实现方案,包含初始化种群、适应度计算、选择、交叉及变异等核心模块。适用于解决各种优化问题。 我花费了半个月时间完善了一个完整的遗传算法,并编写了许多子程序。如果有需要的话,请联系我。
  • MATLAB(含实与轮盘赌选择)
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB编写的全面遗传算法程序,涵盖实数编码及轮盘赌选择机制,适用于优化问题求解。 在这个程序里,目标函数是二元的,并且变量采用实数法而未经编码处理。子代选择过程中使用了轮盘赌算法。此外,该程序还支持多目标函数与多变量函数的应用场景以及覆盖法的选择机制。我已经详细运行并测试过所有相关资源,并添加了详尽注释以便于理解。
  • MATLAB(含与轮盘赌选择)
    优质
    本资源提供了一套完整的基于MATLAB环境下的遗传算法实现代码,包含染色体编码及轮盘赌选择策略。适合初学者学习和研究使用。 在这个程序里,目标函数是一个一元函数,并且变量进行了编码处理。子代选择采用的是轮盘赌法。此外,还探讨了多目标函数与多变量函数的情况以及覆盖法的应用。同时涵盖了已编码及未编码的变量情况。所有内容都经过了我的亲身体验和运行验证,代码中包含详细的注释说明以帮助理解每个步骤的功能和目的。
  • MATLAB(覆盖
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    本文章提供了一套基于遗传算法解决优化问题的完整MATLAB程序代码,并采用覆盖法进行测试与验证。 在这个程序中,目标函数是一元的,并且变量未经编码采用实数法表示。子代选择使用的是覆盖法。此外,还探讨了多目标函数和多变量函数的情况以及轮盘赌法的应用。所有代码都经过本人亲自运行验证,并附有详细的注释说明。
  • MATLAB解决等式问题(含).rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的程序,利用遗传算法高效地求解复杂不等式问题,并包含完整的源代码供学习和研究参考。 资源内容:基于Matlab遗传算法求解不等式(完整源码).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: - 计算机、电子信息工程和数学专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真方面拥有10年的工作经验。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理等众多领域的算法仿真实验,可提供多种仿真源码和数据集定制服务。
  • 优化LEACH协议
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    本作品提供了一种基于遗传算法优化的LEACH(低能量自适应 clustering hierarchy)路由协议的完整代码。通过改进节点选择机制和簇头轮换策略,有效提升了无线传感器网络的能量效率与寿命。 LEACH(低能量自适应聚簇层次)协议是无线传感器网络中最先出现且最具影响力的分簇协议之一。该协议通过随机选择一些传感器节点作为簇头,并让其他节点加入其中一个簇,形成一个集群结构;然后由这些簇头负责数据汇聚并将收集的数据传送到基站,以此来降低能耗并延长网络寿命。但是,由于LEACH的选举过程具有较强的随机性,这可能会导致某些被选为簇头的传感器过快地耗尽能量,并进而影响整个网络性能。 为了应对这一挑战,可以利用遗传算法对LEACH协议进行优化处理。作为一种模拟自然界中选择和基因传递机制的过程化搜索方法,遗传算法具备出色的全局搜索能力和并行计算能力。通过这种技术手段,我们可以改进簇头的选择以及数据传输策略的设计流程,从而实现节能目标,并进一步延长网络运行周期。 具体而言,在实施过程中需要首先建立一个初始种群模型,每个成员代表一种可能的簇头选择和通信方案;随后依据特定的标准来评估这些个体的表现情况并计算出适应度值,该标准可以是基于簇头能量消耗量及传输距离等因素构建而成。接下来根据所得结果应用遗传算法中的各类操作(包括但不限于选择、交叉与变异)以生成新的种群,并重复上述步骤直至达到最优解。 经过优化的LEACH协议能够更加有效地分配各节点的能量使用,确保集群内部的所有成员都能均匀地消耗能量资源;因此,在整体上提高了网络效率并延长了其使用寿命。
  • MATLAB实现(含据).rar
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    本资源提供了一套基于MATLAB环境下的遗传算法实现方案,包含详细注释的源代码及测试所需的数据集。适合初学者快速入门并深入理解遗传算法原理与应用。 1. 资源内容:基于Matlab实现遗传算法(完整源码+数据)。 2. 代码特点: - 参数化编程,便于参数调整。 - 编程思路清晰,注释详细明了。 3. 适用对象: - 计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 更多仿真源码与数据集可自行寻找所需资源下载。 5. 作者介绍:某大型企业资深算法工程师,拥有十年使用Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法进行仿真的工作经验。擅长计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法设计及应用、神经网络预测技术研究、信号处理方法探索等多领域内的仿真实验工作,并可提供多种领域的定制化仿真源码和数据集服务。