资源简介
用自适应遗传算法计算目标函数的最值,,,
代码片段和文件信息
%定义遗传算法参数
%xo=zeros(10001000) ;
%yo=zeros(10001000) ;
%eval=zeros(10001000) ;
m=20;
nind=100;%%%%%%%%40
%%%%%%%%%%%%%%%%nind=40;
maxgen=2000;%最大遗传代数
ggap=0.9;%代沟
trace=zeros(maxgen2);%遗传算法性能跟踪初始值
basev=crtbase(mm);%初始种群
chrom=crtbp(nindbasev);
chrom=chrom+ones(nindm);
gen=0;
objv=testtargetlloc(nindchrom);%计算初始种群值
while gen fitnv=ranking(objv);%分配适应度值
selch=select(‘sus‘chromfitnvggap);%选择
selch=recombin(‘xovsp‘selch0.7);%交叉重组
f=rep([1;m][1m]);
selch=mutbga(selchf);%变异
selch=fix(selch);%取整
objvsel=testtargetlloc(nind*0.9selch);%计算子代目标函数值
[chrom objv]=reins(chromselch11objvobjvsel);%重新插入
gen=gen+1;
trace(gen1)=min(objv);
trace(gen2)=sum(objv)/length(objv);
end;
[YR]=min(objv);
%%%%%%%%%%%%%chrom(R:)Y;
r=[200 150];%最后画图函数
g=[500 300];
n=m;
l=sqrt((g(1)-r(1))^2+(g(2)-r(2))^2);
dm=l/m;
dn=l/2/n;
w=R;
ss(1)=200;
ss(2)=150;
for i=1:m %%%%%%%%% for i=1:m
% A=r(2)*(g(2)+r(2))+r(1)*(g(1)-r(1))+dm*i*l;
% B=r(1)*(g(2)-r(2))-r(2)*(r(1)-g(1))+dn*l*chrom(wi)-(l^2)/4;
A=r(2)*(g(2)-r(2))+r(1)*(g(1)-r(1))+dm*i*l;
B=-r(1)*(g(2)-r(2))+r(2)*(g(1)-r(1))+dn*l*chrom(wi)-(l^2)/4;%%% B=-r(1)*(g(2)-r(2))+r(2)*(g(1)-r(1))+dn*l*chrom(wi)-(l^2)/4
if i==m
xo(ichrom(wi))=500;
yo(ichrom(wi))=300;
else
xo(ichrom(wi))=(A*(g(1)-r(1))-B*(g(2)-r(2)))/(l^2);
yo(ichrom(wi))=(B*(g(1)-r(1))+A*(g(2)-r(2)))/(l^2);
end;
%plot(xo(ichrom(wi))yo(ichrom(wi))‘o‘);%%%%%%%%%%% ‘dg‘
% %%
% %%%连线函数
dd(1)=xo(ichrom(wi));
dd(2)=yo(ichrom(wi));
plot([ss(1) dd(1)][ss(2) dd(2)]);
hold on;
ss(1)=dd(1);
ss(2)=dd(2);
% %%%%%%
% %%
end;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1731 2008-12-20 15:14 good1\mypath2.m
文件 1706 2008-12-20 15:23 good1\testtargetlloc.m
文件 1780 2008-12-20 15:08 good1\mypath2.asv
文件 1706 2008-12-20 15:23 good1\testtargetlloc.asv
目录 0 2008-12-20 11:23 good1
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