【优化求解】基于matlab改进的遗传算法求解带约束的优化问题【含Matlab源码 1773期】

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二、部分源代码

clear;clc;close all

%% 参数设置
PopSize = 20;
MaxGen = 20;
plt = 1; % 运行过程是否实时画迭代优化图，默认关闭(可极大提高运行速度)

%% 初始化
Population = Init(PopSize);
ConvergenceObj = zeros(2,PopSize);
ConvergenceCon = zeros(2,PopSize);
BestSol = repmat(Population(1),1,MaxGen);

%% 开始优化求解
h = figure();
for gen = 1:MaxGen
    MatingPool = TournamentSelection(2,PopSize,[Population.con],[Population.obj]); %挑选父代
    Offspring = GA(Population(MatingPool)); %进行交叉变异操作
    Population = EnviornmentalSelection(Population,Offspring,gen/MaxGen); %挑选子代
    RecordInfo(); % 记录迭代优化信息
end
function New_Population = EnviornmentalSelection(Population,Offspring,state)
% 本函数用来挑选新的种群

N = length(Population);
New_Population = Population;

%% 基本思路如下：为了确保种群的多样性，采用一对一替换机制。只有后代表现强于父代才会发生替换。
for i=1:N
    pcv = Population(i).con;
    ccv = Offspring(i).con;
    pf = Population(i).obj;
    cf = Offspring(i).obj;
    if (pcv == 0 && ccv == 0) % 采用 feasible rules 挑选新解
        if pf < cf
            New_Population(i) = Population(i);
        else
            New_Population(i) = Offspring(i);
        end
    else
        if pcv < ccv
            New_Population(i) = Population(i);
        else
            New_Population(i) = Offspring(i);
        end
    end
end

% %% 此处采用精英保留策略，每一次迭代之后，挑选指定数量的最佳解替换最劣解，其中数量于概率根据迭代进度计算
% objs = [New_Population.obj];
% cons = [New_Population.cons];
% [~,index] = sortrows([cons' objs']);
% n = ceil((1-state)*(N/100));
% if rand>state*state/2
%     New_Population(index(end-n+1:end)) = New_Population(index(1:n));
% end


    

  

 

  
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三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]周品.MATLAB 神经网络设计与应用[M].清华大学出版社，2013.
[4]陈明.MATLAB神经网络原理与实例精解[M].清华大学出版社，2013.
[5]方清城.MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018.

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