下面介绍的函数都是Sheriffed大学遗传算法工具包内的常用函数

  • 复制矩阵
B=rep(A,RepN)
  • 1

A表示要被复制的矩阵,RepN包含每个方向的复制次数,RepN(1)代表纵向复制次数,RepN(2)代表横向复制次数 
比如

A=[1,2;3,4];
B=rep(A,[1,2])
B=[1,2,1,23,4,3,4] 
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

如果是

B=rep(A,[2,1])
B=[1,23,41,23,4]
  • 1
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  • 3
  • 4
  • 5

=-= 教材里介绍了这个,但之后没有用到哎……

  • 创造种群
Chrom=crtbp(n,b)
  • 1

n代表染色体个数,b代表二进制数的位数(可以理解为基因数)

  • 二进制转十进制数
bs2rv(Chrom,Field)
  • 1

Field是个矩阵,有如下参数

Field=[b;lowerbound;upperbound;code;scale;lbin;ubin]
  • 1

各个参数的意义如下: 
 b代表二进制数串的长度,后面那俩表示原来十进制数的上下界 
 code代表编码方式,1表示二进制编码 
 scale表示每个串的刻度,0代表算数刻度,1代表对数刻度 
 lbin和ubin表示参数的取值是否包括边界,0表示不包括,1表示包括

 bs2rv(Chrom,Field)返回的是个列向量,其中每行就是原来Chrom里每行对应的十进制数

  • 计算适应度值
FitnV=ranking(ObjV)
  • 1

 ObjV是定义好的目标函数 
 老实讲,我没搞懂它这个ranking的返回值是什么意思。但就把它当做可以计算出各个染色体的适应值,并表明他们被传递到下一代的概率为多少的函数吧 
 就是执行算出我笔记中那张表的函数? 
 这里需要强调一点。ranking默认的是求最小,如果你要求的问题是最大,那就写成ranking(-ObjV) 
+ 根据适应度值通过选择来得到新种群

SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV,GGAP)
  • 1

 SEL_FeL_是个字符串,表明调用的选择函数,可以用rws(轮盘选择)或者sus(随机遍历采样) 
 GGAP代表这一代传到下一代的概率,就是新种群中的个体数为现在的几分之几 
 =-= 既然咱看的教程是拿rws讲的,那就用rws来搞

  • 令新种群进行交配
SelCh = recombin(REC_F,SelCh,px)
  • 1

 REC_F是个字符串,是指定交配的方式,可以用recdis或xovsp函数 
 px代表交配概率,可能就是教程里指的那个概率吧 
 recdis代表离散重组,xovsp是单点交叉 
 感觉xovsp跟之前原理中的交配方式有点像?

  • 令新种群进行变异
SelCh = mut(SelCh,pm)
  • 1

 pm代表变异概率,如果直接用Selch = mut(SelCh),它会被设为缺省值0.7

  • 子代插入父代 
     呃…………这个,可以理解为是父代便当了一部分,子代出生了一部分,这个操作代表的就是在子代出生父代便当后的新子群,它是把子代中的一部分和父代中的一部分混合了。混合完后得到的种群染色体总数是不变的
[Chrom,ObjVCh] = reins(Chrom, SelCh,SUBPOP,InsOpt,ObjVCh,ObjVSel)
  • 1

 里面各个参数意义如下: 
 Chrom是父代,SelCh是子代 
 SUBPOP一般作为1,指明Chrom和SelCh中子种群的个数 
 InsOpt是一个最多有俩参数的向量,Insopt(1)如果是0,代表子代代替父代使用均匀随机选择,Insopts(1)如果是1,代表子代代替父代是基于适应度选择,子代代替父代中适应度最小的个体 
 Insopt(2)表示每个子种群中重插入的子代个体在整个子种群中个体的比率,如果没写,默认为1 
 ObjVCh代表Chrom里个体的目标值,ObjVSel代表SelCh中的目标值,如果子代的数量大于重插入种群中的子代数量,则ObjVSel是必需的,这种情况子代将按它们的适应度大小选择插入

值得注意的是,如果是多变量的最优化问题,那在初始化种群时虽然是把俩变量对应的基因拼在一起初始化的,但在转化为二进制,计算适应度函数时,都是分开来算的。看下面两段代码

%求sin(10*pi*X)/X的最小值 lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线 xlabel('自变量/X') ylabel('函数值/Y') %% 定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=20; %最大遗传代数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.95; %代沟 px=0.7; %交叉概率 pm=0.01; %变异概率 trace=zeros(2,MAXGEN); %寻优结果的初始值 FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1]; %区域描述器 Chrom=crtbp(NIND,PRECI); %初始种群 %% 优化 gen=0; %代计数器 X=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换 ObjV=sin(10*pi*X)./X; %计算目标函数值 while gen<MAXGEN FitnV=ranking(ObjV); %分配适应度值 SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择 SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组 SelCh=mut(SelCh,pm); %变异 X=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换 ObjVSel=sin(10*pi*X)./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,FieldD); gen=gen+1; %代计数器增加 [Y,I]=min(ObjV); %Y是ObjV里最小的值,I是表示它是第几个,这样就可以找出使Y最小的X trace(1,gen)=X(I); %记下每代最优值对应的X trace(2,gen)=Y; %记下每代目标函数的最优值 end
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 对于下面这段代码,需要强调这么一点: 
 它这个工具包是默认求ObjV的最小值的,如果你要求最大值,那么在ranking时就应该按照-ObjV来分配适应度值,筛选染色体 
 这样筛选出来的染色体是能让ObjV取最大值的染色体,所以在获取最优解参数时,是用 [Y,I]=max(ObjV); 而不是 [Y,I]=min(ObjV);

%求y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)的最大值lbx=-2;ubx=2; %函数自变量x范围【-2,2】
lby=-2;uby=2; %函数自变量y范围【-2,2】 ezmesh('y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)',[lbx,ubx,lby,uby],50); %画出函数曲线 hold on; %% 定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=50; %最大遗传代数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.95; %代沟 px=0.7; %交叉概率 pm=0.01; %变异概率 trace=zeros(3,MAXGEN); %寻优结果的初始值 FieldD=[PRECI PRECI;lbx lby;ubx uby;1 1;0 0;1 1;1 1]; %区域描述器 Chrom=crtbp(NIND,PRECI*2); %初始种群 %% 优化 gen=0; %代计数器 XY=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换 X=XY(:,1);Y=XY(:,2); ObjV=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); %计算目标函数值 while gen<MAXGEN FitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值 SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择 SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px); %重组 SelCh=mut(SelCh,pm); %变异 XY=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换 X=XY(:,1);Y=XY(:,2); ObjVSel=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y); %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 XY=bs2rv(Chrom,FieldD); gen=gen+1; %代计数器增加 %获取每代的最优解及其序号,Y为最优解,I为个体的序号 [Y,I]=max(ObjV); trace(1:2,gen)=XY(I,:); %记下每代的最优值 trace(3,gen)=Y; %记下每代的最优值 end

代码运行过程中,可能会出现未定义函数“rep”“crtbp”问题,其原因是没有安装MATLAB遗传工具箱,具体下载:

详见http://www.ilovematlab.cn/thread-28448-1-1.html

添加路径方法

   1. 以gatbx工具箱为例,先将gatbx文件夹复制到MATLAB安装目录下的toolbox下,然后打开MATLAB,点击菜单中file ->set path,选ADD FOLDER,选择你刚才复制的那个文件夹就OK

2 .直接把文件夹添加在运行目录里面。

转载于:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/8967979.html

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