遗传算法（包含选择、交叉、变异） MATLAB完整代码中文注释详解

该算法的选择、交叉、变异操作都采用了基础的方法，操作方法在代码的注释给出：

选择：二元锦标赛选择法；

交叉：单点交叉；

变异：单点变异

1.主程序 main

clc;clearnVar = 100;   %定义一个变量来接受x的长度
nPop = 30;    %定义种群大小
maxIt = 2000;    %定义最大种群迭代次数
%在进行选择、交叉、变异之前要先定义子代规模大小
nPc = 0.8;     %代表交叉比列
nC = round(nPop * nPc / 2) * 2;     %代表子代规模的大小；其中做了偶数化处理
nMu = 0.01;         %变异概率template.x = [];   %定义结构体来存储变量x、y   后面经常要用到，所以下面直接生成一个模板
template.y = [];Parent = repmat(template, nPop, 1);     %初始化种群之后的变量，用Parent来接收，代表他是一个父代种群  repmat()矩阵复制命令for i = 1 : nPopParent(i).x = randi([0,1], 1, nVar);Parent(i).y = fun(Parent(i).x);endfor It = 1 : maxItoffspring = repmat(template, nC/2, 2);    %定义子代规模后，定义子代数据存放的模板；子代种群会刷新，写进循环内，防止数据不断增长for j = 1 : nC / 2     %首先生成一个12*2的子代种群p1 = selectPop(Parent);     %选择两个个体，把父代种群传进来进行选择p2 = selectPop(Parent);[offspring(j,1).x, offspring(j,2).x] = crossPop(p1.x , p2.x);    %交叉endoffspring = offspring(:);for k = 1 : nCoffspring(k).x = mutatePop(offspring(k).x, nMu);        %变异offspring(k).y = fun(offspring(k).x);                   %调用fun()函数，计算y值end% 进行种群筛选，如果不进行种群筛选，种群会越来越庞大newPop = [Parent; offspring];[~,so] = sort([newPop.y], 'ascend');newPop = newPop(so);Parent = newPop(1 : nPop);            %进行筛选，只保留前30个，同时前30个也最接近我们需要的结果disp(['迭代次数：', num2str(It), ',最小值为：', num2str(Parent(1).y)]);end

2.选择 selectPop

function  p =selectPop(Parent)    %从父代种群中选择%锦标赛选择法 ：从父代种群中选择两个个体，比较他们的适应度值，如果谁的适应度值更接近我们最后理想结果，就选中，另外一个被淘汰n = numel(Parent);    %计算父代种群中有多少个体,先读取一下index = randperm(n);   %随机的生成一个序列，选中两个个体出来p1 = Parent(index(1));p2 = Parent(index(2));if p1.y <= p2.yp = p1;else p = p2;end
end

3.交叉 crossPop

function [y1,y2] = crossPop(x1,x2)    %传进两个个体让他们去交叉%单点交叉,交换随机点后面的元素，随机点不能为最后一位！n = numel(x1);              %先获取x长度s = randi([1, n - 1]);       %随机生成随机点且不能为最后一位y1 = [x1(1 : s) x2(s + 1 : end)];y2 = [x2(1 : s) x1(s + 1 : end)];
end

4.变异 mutatePop

function p = mutatePop(x, mu)%单点变异：随机指定一个点，原来是1则变为0，原来是0则变为1；mu为变异概率if rand <= mun = numel(x);s = randi([1,n]);if x(s) == 0x(s) = 1;elseif x(s) == 1x(s) = 0;endendp = x;
end

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