遗传算法 matlab实现多维变量二进制编码

这些日子一直在学习遗传算法，在CSDN上看了好多关于遗传算法的例子，但是找不到一个符合自己的例子。

自己的需求：有四个变量，寻求最优化的结果。

跟那些用二元函数举例的不同。

首先介绍下，

1. 遗传算法的流程：

假设有100个个体，计算每个个体的适应度（即性能），通过轮盘算法，选择100个个体，这100个不是前面的100个，而是根据适应度从新选择的，适应度高的一般多选，适应度低的一般淘汰掉，总数为100个，然后这100个就可以进行遗传操作，一般顺序是交叉、变异，然后形成的新种群就是下一代了。这就是一次循环，然后设置循环N次，就可以了。这里的适应度是根据自己的问题来设置的，一般是取最大值。

2. 注意的问题

我介绍的遗传算法matlab程序是多个变量、二进制的。

3. 细节介绍

其实交叉、变异的程序都大同小异，对于单个变量和多个变量的区别在于设置的pop。如果你是多个变量，每个变量设置20位二进制来表示，那么你pop就要设置的列数为变量数乘以20，行数是个体的数目。这是第一个理解的地方。

接下来就是计算适应度的程序了。这里假设变量数为4个，个体数为50个，故pop是一个【50,4*20】的数组大小。这里是二进制哈，你要计算的话，得转化为十进制，所以需要一个binary2decimal()函数，用法如下：

x1 = binary2decimal(pop(i,1:20));
x2 = binary2decimal(pop(i,21:40));
x3 = binary2decimal(pop(i,41:60));
x4 = binary2decimal(pop(i,61:80));

这里的i是代表每个个体。那么久通过上面的函数得到四个变量了，带入自己模型所对应的函数计算，可以得到每个个体的适应度。

然后就是选择函数，交叉函数，变异函数。

最后将新的种群赋值给pop，再次循环，知道循环次数结束。

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