インテリジェントなアルゴリズム：遺伝的アルゴリズム

基本的な理論：遺伝的アルゴリズムを模倣する生物進化にある最適なソリューションは、自然淘汰は、再生、クロスオーバーや突然変異と遺伝的発生の現象をシミュレートします。これは、最初の表現の組からの潜在的な解決策の集団であり、そして個々の成分をコードする遺伝子の特定の番号の後に集団によってもよいです。人口は、それがより多くのグループになって、より良い環境に適応した個人のグループで得られた「少しの勝利の適者生存、排除の生存、」ルールの進化に応じて、各個人の推定適応度を選択、交叉と突然変異の操作を繰り返し、1最適解の進化の方向、および要件を満たすために、最適な解を得るために復号された最高の個々の最後に最後の人口。

最適化問題（1）の単項機能

遺伝的アルゴリズムに+3.5 [-1,2.5]間隔の最大で算出関数f（x）= xcos（5Πx）。

ハミング崖を避けるために、我々は購買0.9、60遺伝性代数の最大値を使用して、グレイコード、50人、20個の質問それぞれの長さのそれぞれの人口規模を選びました。

F（X）= xcos（5Πx）+3.5：

関数y = fun_sigv（X）
及び = X * COS（。5 * PI * X）+ 3.5。

遺伝的アルゴリズム：

= opt_minmax 1 ;％目的最適化タイプ：最大- 最小にするために1 
num_ppu = 50 ;％の集団サイズ：個々の数
num_gen = 60 ;％の最高の遺伝子生成
len_ch = 20することである。％の遺伝子の長
GAP = 0.9 ;％のギャップの
サブ = - 1 ;％変数の限界値
まで = 2.5 ;％の可変上限値
cd_gray = 1 ;％グレイ符号化の選択は次の場合：1 0なしで
sc_log = 0 ;％対数スケールを選択するかどうかは：1である0 NO 
トレースは、ゼロ（num_gen = 2）;％反復遺伝子パフォーマンス追跡
fieldd = [len_ch;サブ;アップ; 1 -cd_gray; sc_log; 1 ; 1 ];％の面積記述子
CHROM = crtbp（num_ppu、len_ch）;％初期生成人口
k_gen = 0 ; 
X = bs2rv（CHROM、fieldd）; ％の10進の翻訳初期母集団
fun_v％; = fun_sigv（X）計算された目的関数値
TX =サブ：01 ：アップ、
プロット（TX、fun_sigv（TX））
は、xlabel（' X ' ）
ylabelの（' Y ' ）
タイトル（' 一つの機能最適化の結果' ）
ON HOLD
ながら k_gen < num_gen 
    fit_v =ランキング（-opt_minmax * fun_v）;％計算フィットネス目標関数
    selchrom = SELECT（' RWS '、CHROM、fit_v、GAP）;％使用してルーレットオプション
    selchrom = recombin（' xovsp '、selchrom）;％クロス
    selchrom = MUT（selchrom）;％の変動
    X = bs2rv（selchrom、fieldd）;％子孫翻訳
    fun_v_sel = fun_sigv（X）;％子孫に対応する目的関数値を計算し
    、[CHROM、fun_v]手綱=（CHROM、selchrom、1、1、opt_minmax fun_v *、* opt_minmax fun_v_sel）;％目的関数は、子孫の新しい人口を挿入します
    [F、ID] = MAX（fun_vを）;％が最適解にこの集団を見つける
    X = bs2rv（CHROM、fieldd）; 
    F = F * opt_minmax; 
    fun_v = fun_v * opt_minmax。
    k_gen = k_gen + 。1 ; 
    トレース（k_gen、1。）= F; 
    トレース（k_gen、2）= 平均（fun_v）; 
エンド
プロット（X（ID）、F、' R＆LT * ' ）
図
プロット（トレース（：、1） 、' R- * ' ）; 
ON HOLD 
プロット（トレース（：、2）、'BO 「）; 
伝説（」各子孫集団の最適なソリューション「」子孫の人口の平均「）; 
は、xlabel（」イテレーション「）; 
ylabelの（」目的関数の最適化「）
タイトル（」単項関数最適化プロセス" ）

プロセス：

結果：

バグが解決さ：

バグ：

未定義の関数や変数「crtbp」。

ソリューション：

これは、正常に解決手順でインストールを行い、ダウンロード後にインストールシェフィールドが必要な遺伝的アルゴリズムツールボックス、の欠如です。

次のように具体的な手順は次のとおりです。

リンクします。https：//pan.baidu.com/s/1ex6auJZ6Pmtk_flRGZF1iwパスワード：81nk

Gatbxは、MATLABのインストールパッケージをダウンロードすることができます。
インストール手順：ツールボックスのMATLABのインストールディレクトリのフォルダ内のファイルを抽出するgatbx.rar。MATLABを実行するには、のパスセットでgatbxツールボックスを追加することができます。

インテリジェントなアルゴリズム：遺伝的アルゴリズム

おすすめ