matlab 遗传算法gatbx工具箱分享

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$ N' z/ |; f* Q3 j2 J: I$ m; D, {最近刚刚开始看遗传算法的例子，网上找了一个：
4 H7 e( K6 z8 ?

• <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']);
  

( b; w+ Z. v$ r( O
, X9 C& ~3 \. n4 b
% F6 M' f" g+ V这个不用工具箱是算不出来的。
+ _( g6 t1 N  W' L! [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：
0 |$ ~% ]! L2 G: {+ Z5 X! i8 O
本来图2是跑不出来的，现在可以了。

7 M5 }! w" |$ e3 e) T4 Ygatbx 分享给大家
+ y( V4 ~, O9 T: x1 M

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Heaven_1

aot_ga工具箱很好用啊