我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下运用MATLAB实现遗传算法:   clc clear   %参数 a = 0 ; b = 4 ; eps = 0.01 ; lenchrom = ceil(log2((b - a)/eps + 1)) ; sizepop = 50 ; maxgen = 500 ; pcross = 0.9 ; pm = 0.05 ;   fitness = ones(1,sizepop) ; chrom = ze…

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=[1,2,1,2 3,4,3,4] 1 2 3 4 如果是 B=rep(A,[2,1]) B=[1,2 3,4 1,2 3,4] 1 2 3 4 5 =-= 教材里介绍了这个,但之后没有用到哎…… 创造种群…

遗传算法提供了一种求解非线性.多模型.多目标等复杂系统优化问题的通用框架. 先从例子开始,慢慢再总结理论... [例]利用遗传算法计算函数f(x)=x*cos(5*pi*x)+3.5在区间[-1,2.5]上的最大值 先在工作区建立上面函数的一个m文件并保存,命名为fun_sigv.m: function y=fun_sigv(x) y=x.*cos(5*pi*x)+3.5; 代沟是父代中需要经过选择.交叉.变异得到下一代的比例,例如父代共100个个体,代沟为0.9,表明有90个个体被选中进行上述…

多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n…

到官网下载谢菲尔德大学的GA工具箱:http://codem.group.shef.ac.uk/index.php/ga-toolbox(其实蛮不懂为什么有人把这个传到某个网上还需要积分才能下载,人家开发者都是免费让下载的...) 安装方法抄自:http://www.cnblogs.com/zhengnanlee/p/3439649.html,感谢原作者. 安装方法: 将整个文件夹复制到matlab安装文件夹中的toolbox文件夹 例如:C:\Program Files\MATLAB\R201…

参考自: http://blog.163.com/zhaoshuyu_thomas/blog/static/461929072009103034816716/ 大家内容上可以参考上述文章,但其代码有很多逻辑和语法上的错误,恰好可以运行而已. 我对其进行了核对,修改与调试. 需要正确代码的,可在评论区留言邮箱,我可以发给你们哈.…

流水线型车间作业调度问题遗传算法Matlab源码流水线型车间作业调度问题可以描述如下:n个任务在流水线上进行m个阶段的加工,每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机器的处理性能相同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况,使得调度指标(一般求Makespan)最小.下面的源码是求解流水线型车间作业调度问题的遗传算法通用MATLAB源码,属于…

进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法)相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地…

matlab有遗传算法工具箱. 核心函数:   (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数  [输出参数]  pop--生成的初始种群  [输入参数] num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵  eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B…

function [xv,fv] = myGA(fitness, a, b, NP, NG, Pc, Pm, eps) % 用遗传算法求解一维无约束优化问题 % % 待优化的目标函数 fitness % 自变量下界 a % 自变量上界 b % 种群个体数 NP % 最大进化代数 NG % 杂交概率 Pc % 变异概率 Pm % 自变量离散精度 eps % 目标变量取最大值时自变量的值: xm % 目标函数的最大值 fv % % Example: % function F = fitness(x)…