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【优化求解】基于遗传算法求解单目标优化问题matlab代码

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1 简介

 

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用,鲁棒性强,适于并行处理。​

 

2 部分代码

 

%清空运行空间

 

clc;

 

clear;

 

close all;

 

wmax=0.9;

 

wmin=0;%速度的上限及下限

 

itmax=50;%迭代代数

 

%速度更新参数

 

c1=2;

 

c2=2;

 

for iter=1:itmax

 

W(iter)=wmax-((wmax-wmin)/itmax)*iter;

 

end;

 

a=-1;

 

b=2;

 

N=200;

 

D=2;

 

m=0.1;

 

n=3;

 

tcl=0.05;

 

f=’x.*sin(4*pi.*x)-y.*sin(4*pi.*y+pi+1)’;

 

[x,y]=meshgrid(a:tcl:b,a:tcl:b);

 

vxp=x;

 

vyp=y;

 

vzp=eval(f);

 

x=[];

 

vmfit=[];

 

x=a+(b-a)*rand(N,D,1);

 

V=wmin+(wmax-wmin)*rand(N,D,1);

 

gbest(1,:,itmax)

 

Fbest(1,1,itmax)

 

%Random deployment algorithm

 

sx=a+(b-a)*rand(N,D,1);

 

sy=a+(b-a)*rand(N,D,1);

 

sz=a+(b-a)*rand(N,D,1);

 

%

 

%Gradient direction algorithm

 

figure(1);

 

mesh(vxp,vyp,vzp);

 

hold on;

 

plot3(x(:,1,1),x(:,2,1),F(:,1,1),’k*’)

 

title(‘Gradient direction algorithm hydrophone distribution’);

 

%Left view

 

%view(-90,0)

 

xlabel(‘Simulated underwater area width(kilometre)’);

 

ylabel(‘Simulated underwater area length(kilometre)’);

 

zlabel(‘Simulated water depth(kilometre)’);

 

grid on;

 

figure(2)

 

mesh(vxp,vyp,vzp);

 

hold on;

 

plot3(sx,sy,sz,’k*’,’MarkerSize’,5)

 

title(‘Random deployment algorithm hydrophone distribution’);

 

%Left view

 

%view(-90,0)

 

xlabel(‘Simulated underwater area width(kilometre)’);

 

ylabel(‘Simulated underwater area length(kilometre)’);

 

zlabel(‘Simulated water depth(kilometre)’);

 

grid on;

 

figure(3);

 

i_draw4=1:itmax;

 

Fbest1(i_draw4)=Fbest(1,1,i_draw4);

 

i_draw4=i_draw4′;

 

plot(i_draw4,Fbest1);

 

hold on;

 

plot(vmfit,’r’);

 

hold off;

 

title(‘Optimal, average function value change trend’);

 

xlabel(‘Generations’);

 

ylabel(‘J(\theta)’);

 

grid on;

 

3 仿真结果

 

 

 

 

4 参考文献

 

[1]刘鲭洁,陈桂明,杨旗. (2008). 基于matlab工具的遗传算法求解有约束最优化问题. 兵工自动化, 27(11), 2.

 

**部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。*

 

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