遗传算法简单函数优化

%f(x)=11sin(6x)+7cons(5x),0<=x<=2*pi
%注意程序中num2gray函数和gray2num函数可以参照我上面的另外两个博文中有代码%%初始化参数
L=16; %编码为16位二进制数
N=32; %初始种群规模
M=48; %M个中间体，运用算子选择出M/2对母体，进行交叉；对M个中间体进行变异
T=100; %进化代数
Pc=0.8; %交叉概率
Pm=0.03; %变异概率
%%将十进制编码成16位的二进制，再将16位的二进制转成格雷码
for i=1:1:Nx1(1,i)=rand()*2*pi;x2(1,i)=uint16(x1(1,i)/(2*pi)*65535);grayCode(i,:)=num2gray(x2(1,i),L);
end
%% 开始遗传算子操作
for t=1:1:Ty1=11*sin(6*x1)+7*cos(5*x1)fori=1:1:M/2[a,b]=min(y1) ;%找到y1中的最小值a，及其对应的编号bgrayCodeNew(i,:)=grayCode(b,:);%将找到的最小数放到grayCodeNew中grayCodeNew(i+M/2,:)=grayCode(b,:);%与上面相同就可以有M/2对格雷码可以作为母体y1(1,b)=inf;%用来排除已找到的最小值endfori=1:1:M/2p=unidrnd(L);%生成一个大于零小于L的数，用于下面进行交叉的位置if rand()<Pc % Pc是交叉概率%将选定的染色体的点

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