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:N
      
     
    

     

      

     
     

      

          x1(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:T
      
     
    

     

      

     
     

      

          y1=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b
      
     
    

     

      

     
     

      

              grayCodeNew(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
      
     
    

     

      

     
     

      

           end
      
     
    

     

      

     
     

      

           fori=1:1:M/2
      
     
    

     

      

     
     

      

              p=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