matlab遗传算法寻优

A. matlab遗传算法程序

在matlab里没有
for
i
=
1
to
80
...
endfor
这样的语法的
在matlab里应该是:
for
i
=
1:
1:
80
...
end
1:1:80
第一个1是初始值,第二个是每次+1的意思
当然如果是我古若寡闻那也请见谅~~哈哈~~

B. 用matlab实现的遗传算法

f=inline('-(x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x))');
[x,val]=ga(f,1,[],[],[],[],0,9);
x,val=-val%注：由于遗传法的不确定性，每次得到的解可能不同。
————————————————————————————————
ga是matlab自带的遗传工具箱中的遗传算法函数，其中已经用到了选择、交叉、变异，你如果想知道其具体是怎么实现的，可以自己打开ga的源程序去看。

C. 遗传算法的matlab代码实现是什么

遗传算法我懂，我的论文就是用着这个算法，具体到你要遗传算法是做什么？优化什么的。。。我给你一个标准遗传算法程序供你参考：
该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：
%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
%% 清空环境变量
clc
clear

%% 初始化遗传算法参数
%初始化参数
maxgen=100; %进化代数，即迭代次数
sizepop=20; %种群规模
pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间

lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围

indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体

%% 初始化种群计算适应度值
% 初始化种群
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);
x=indivials.chrom(i,:);
%计算适应度
indivials.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness];

%% 迭代寻优
% 进化开始
for i=1:maxgen
i
% 选择
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 变异
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);

% 计算适应度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解码
indivials.fitness(j)=fun(x);
end

%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;

avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;

trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end
%进化结束

%% 结果分析
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'r-');
title('适应度曲线','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
axis([0,100,0,1])
disp('适应度 变量');
x=bestchrom;
% 窗口显示
disp([bestfitness x]);

D. 求教matlab遗传算法问题

clc
clear all
close all
%% 画出函数图
figure(1);
lbx=0;ubx=8; %函数自变量x范围【0,8】
lby=0;uby=8; %函数自变量y范围【0,8】
ezmesh('sin(pi*x)/(pi*x)*sin(pi*y)/(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=sin(pi*x)/(pi*x)*sin(pi*y)/(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=sin(pi*x)/(pi*x)*sin(pi*y)/(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
plot3(trace(1,:),trace(2,:),trace(3,:),'bo'); %画出每代的最优点
grid on;
plot3(XY(:,1),XY(:,2),ObjV,'bo'); %画出最后一代的种群
hold off
%% 画进化图
figure(2);
plot(1:MAXGEN,trace(3,:));
grid on
xlabel('遗传代数')
ylabel('解的变化')
title('进化过程')
bestZ=trace(3,end);
bestX=trace(1,end);
bestY=trace(2,end);
fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\nZ=',num2str(bestZ),'\n'])

E. 遗传算法用matlab实现时的输出结果可以是表格形式吗

遗传算法用matlab实现时的输出结果可以是表格形式
该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：
%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优
%% 清空环境变量
clc
clear

%% 初始化遗传算法参数
%初始化参数
maxgen=100; %进化代数，即迭代次数
sizepop=20; %种群规模
pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间
pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间

lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围

indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度
bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度
bestchrom=[]; %适应度最好的染色体

F. matlab遗传算法代码

我发一些他们的源程序你，都是我在文献中搜索总结出来的：
% 下面举例说明遗传算法 %
% 求下列函数的最大值 %
% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %
% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 %
% 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

% 编程
%-----------------------------------------------
% 2.1初始化(编码)
% initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，
% roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。

% 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数(2)
% decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
% (对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，
% 参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
%遗传算法子程序
%Name: decodechrom.m
%将二进制编码转换成十进制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);

% 2.4 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1） 在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2） 产生 {0,1} 的随机数 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被选中
% 4） 进行 N 次2）、3）操作，得到 N 个个体，成为第 t=t+1 代种群
%遗传算法子程序
%Name: selection.m
%选择复制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，则 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %从小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while newin<=px
if(ms(newin))<fitvalue(fitin)
newpop(newin)=pop(fitin);
newin=newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end

% 2.5 交叉
% 交叉(crossover)，群体中的每个个体之间都以一定的概率 pc 交叉，即两个个体从各自字符串的某一位置
% （一般是随机确定）开始互相交换，这类似生物进化过程中的基因分裂与重组。例如，假设2个父代个体x1，x2为：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 从每个个体的第3位开始交叉，交又后得到2个新的子代个体y1，y2分别为：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 这样2个子代个体就分别具有了2个父代个体的某些特征。利用交又我们有可能由父代个体在子代组合成具有更高适合度的个体。
% 事实上交又是遗传算法区别于其它传统优化方法的主要特点之一。
%遗传算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1
if(rand<pc)
cpoint=round(rand*py);
newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)];
newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else
newpop(i,:)=pop(i);
newpop(i+1,:)=pop(i+1);
end
end

% 2.6 变异
% 变异(mutation)，基因的突变普遍存在于生物的进化过程中。变异是指父代中的每个个体的每一位都以概率 pm 翻转，即由“1”变为“0”，
% 或由“0”变为“1”。遗传算法的变异特性可以使求解过程随机地搜索到解可能存在的整个空间，因此可以在一定程度上求得全局最优解。
%遗传算法子程序
%Name: mutation.m
%变异
function [newpop]=mutation(pop,pm)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:px
if(rand<pm)
mpoint=round(rand*py);
if mpoint<=0
mpoint=1;
end
newpop(i)=pop(i);
if any(newpop(i,mpoint))==0
newpop(i,mpoint)=1;
else
newpop(i,mpoint)=0;
end
else
newpop(i)=pop(i);
end
end

很多哈，也很麻烦，但是设计程序就是如此！得耐心点才行。 最近又作了些总结，要有兴趣网络HI我吧。我有M文件，运行成功

G. matlab遗传算法

首先，建立自定义函数，ga1_fun。m

function f = ga1_fun(x)

%题目是min f(x)=e^x1(4x1^2+2x2^2+4x1x2+2x2+1)

%s.t. 1.5+x1x2-x1-x2≤0，-x1x2≤10

if (1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2)>0|-x(1)*x(2)>10)

f=100;

else

f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);

end

然后，执行下列命专令

[x,f]=ga(@属ga1_fun,2)

运行结果：

H. MATLAB 求解遗传算法

在MATLAB 6.5自身没有遗传算法工具箱，像bs2rv，crtbp这些函数都不存在，所以运行不了，你需要自己安装一个遗传算法工具箱，才能运行

I. 我需要一个基于免疫遗传算法的matlab程序，关于函数寻优的，最好在附有讲解

% 主程序
%遗传算法主程序
%Name:genmain.m
%author：杨幂

clear
clf
%%初始化
popsize=50; %群体大小
chromlength=30; %字符串长度（个体长度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.1; %变异概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %随机产生初始群体
%%开始迭代
for i=1:20 %20为迭代次数
[objvalue]=calobjvalue(pop); %计算目标函数
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %计算群体中每个个体的适应度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %复制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pm); %变异
[bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群体中适应值最大的个体及其适应值
y(i)=max(bestfit);%储存最优个体适应值
n(i)=i;
pop5=bestindivial;%储存最优个体
%解码
x1(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength/2)*2/32767;
x2(i)=10+decodechrom(pop5,chromlength/2+1,chromlength/2)*10/32767;
pop=newpop;%将新产生的种群作为当前种群
end
%%绘图
figure(1)%最优点变化趋势图
i=1:20;
plot(y(i),'-r*')
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优个体适应值');
title('最优点变化趋势');
legend('最优点');
grid on

figure(2)%最优点分布图
[X1,X2]=meshgrid(0:0.1:2,10:0.1:20);
Z=X1.^2+X2.^2;
mesh(X1,X2,Z);
xlabel('自变量x1'),ylabel('自变量x2'),zlabel('函数值f(x1,x2)');
hold on
plot3(x1,x2,y,'ro','MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',5)
title('最优点分布');
legend('最优点');
hold off

[z index]=max(y); %计算最大值及其位置
x5=[x1(index),x2(index)]%计算最大值对应的x值
z

J. matlab怎样让遗传算法ga从上次的运行结果开始继续寻优

比如通过MATLAB遗传算法的思想求解f(x)=x*sin(10pi*x)+2.0,-1>f=@(x)-(x*sin(10*pi*x)+2)f= @(x)-(x*sin(10*pi*x)+2)接着输入gatool会打开遗传算法工具箱按上图所示设置，设版置好了之后点权击Start运行结果如下显示51代之后算法终止，最小结果为-3.85027334719567，对应的x为1.851，由于自定义函数加了负号，所以原式的最大值为3.85027334719567，对应的x为1.851。不过这是遗传算法得到的结果，每次运行的结果可能会有所不同，而且不一定是确切的最大值。遗传算法适合应用在一些求最优解比较复杂的问题（常规的算法运算时间过长，甚至无法解决）。