Advertisement

完整的MATLAB遗传算法代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该程序提供了一套完整的MATLAB遗传算法实现，其中包含了极其详尽的注释和配套说明，旨在为初学者提供一个易于理解和学习的示例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 完整的MATLAB遗传算法程序
    优质
    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。
     
  • 遗传算法的完整程序
    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中用于不重复整数排序编码的遗传算法完整代码
    优质
    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中的遗传算法代码
    优质
    本段落介绍了一套用于MATLAB环境下的遗传算法实现代码。这套代码旨在为初学者提供一个易于理解和操作的基础框架，同时也包含了进阶功能以满足研究需求。 简单的遗传算法用于计算函数最值。 ```matlab function ga_main() % 遗传算法程序 n = 20; % 种群规模 ger = 100; % 迭代次数 pc = 0.65; % 交叉概率 pm = 0.05; % 变异概率 clear all; close all; clc; tic; % 初始化参数，以上为经验值，可以更改。 v = init_population(n,22); % 得到初始种群，串长为22的二进制序列组成的矩阵 [N,L] = size(v); disp(sprintf(Number of generations:%d,ger)); disp(sprintf(Population size:%d,N)); disp(sprintf(Crossover probability:%.3f,pc)); disp(sprintf(Mutation probability:%.3f,pm)); % 待优化问题定义： xmin=0; xmax=9; % 变量X范围 f=x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4); % 计算适应度，并画出初始种群图形 x = decode(v(:,1:22), xmin, xmax); fit = eval(f); figure(1); fplot(f,[xmin,xmax]); grid on; hold on; plot(x, fit,k*); title(染色体的初始位置); % 标题 xlabel(x); ylabel(f(x)); % 迭代前初始化： vmfit=[];% 平均适应度值向量 vx=[]; % 最优适应度值向量 it = 1; while it <= ger vtemp=roulette(v, fit); % 复制算子 v=crossover(vtemp, pc); % 交叉算子 M=rand(N,L)<=pm; % 变异操作： v=v-2.*(v.*M)+M; x = decode(v(:,1:22), xmin, xmax); fit=eval(f); [sol,indb]=max(fit); v(1,:)=v(indb,:); fit_mean=mean(fit); % 计算平均适应度值 vx=[vx sol]; vmfit=[vmfit fit_mean]; it = it+1; end ```
     
  • MATLAB中的遗传算法代码
    优质
    这段内容介绍了一段用于实现遗传算法的MATLAB程序代码。该代码为研究人员和工程师提供了一个强大的工具来解决优化问题，并详细说明了如何在MATLAB环境中运行与调试。 该程序详细地描述了遗传算法的整个过程，对于学习遗传算法具有很好的帮助和理解。
     
  • MATLAB中的遗传算法代码
    优质
    本段落介绍了一套在MATLAB环境下实现的遗传算法源代码。此代码为解决优化问题提供了灵活且强大的工具，适用于初学者和高级用户探索遗传算法的应用与机制。 关于基于信道分配的遗传算法代码的MATLAB实现，希望这段代码能够对大家有所帮助。
     
  • Matlab中的遗传算法代码
    优质
    本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例，用于实现遗传算法。通过这套代码，用户可以轻松掌握遗传算法的基本原理及其在优化问题中的应用方法。 遗传算法的Matlab代码附有详细注释，适合初学者学习使用。
     
  • 【量子遗传算法】含MATLAB代码的量子遗传算法
    优质
    本资源提供了一套详细的量子遗传算法实现方案及其MATLAB代码。适合研究和学习量子计算与优化问题的学生及科研人员使用。 量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm, QGA）是将量子计算与遗传算法相结合的产物，是一种新兴的概率进化算法。遗传算法用于解决复杂优化问题，其核心思想在于模仿生物进化的自然选择法则以及染色体交换机制，并通过选择、交叉和变异三种基本操作来寻找最优解。由于这种算法不受特定问题性质或最优化准则形式的影响，只需借助目标函数在概率引导下进行全局自适应搜索，因此能够处理传统方法难以解决的复杂难题，具备极高的鲁棒性和广泛应用性，在跨学科研究中备受关注。 然而，若选择、交叉和变异的方式不恰当，则遗传算法可能会表现出迭代次数过多、收敛速度缓慢以及容易陷入局部最优解等问题。量子计算则利用量子态作为信息的基本单元，并通过叠加、纠缠及干涉等特性进行运算，从而实现对经典计算机难以处理的NP问题的有效解决。1994年，Shor提出了首个量子算法，成功解决了大数质因子分解的经典难题；该算法可用于破解公开密钥系统RSA的安全性。此外，在1996年Grover提出的随机数据库搜索量子算法中，则展示了在未整理的数据集中实现加速搜索的潜力。 随着这些突破性的进展，量子计算正因其独特的性能而成为研究领域的热点话题。
     
  • 遗传算法C++代码_遗传算法代码C++
    优质
    本资源提供了一套用C++编写的遗传算法代码，适用于解决优化问题。代码结构清晰，易于扩展和修改，适合初学者学习与进阶者研究使用。 使用C++实现遗传算法涉及几个关键步骤：首先定义问题的表示方法；然后设计适应度函数来评估解的质量；接着初始化种群，并通过选择、交叉和变异操作生成新一代个体；最后，根据停止条件（如达到最大迭代次数或满足特定目标）终止算法。在具体编码时需要考虑C++语言的特点，例如利用模板实现通用性和灵活性等。
     
  • 基于遗传算法的完整MATLAB程序（覆盖法）
    优质
    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。