第一章谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（一）

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%% 画出函数图

figure(1);

hold on;

lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】

ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线

xlabel('自变量/X')

ylabel('函数值/Y')

%% 定义遗传算法参数

NIND=40; %个体数目

MAXGEN=20; %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(2,MAXGEN); %寻优结果的初始值

FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1]; %区域描述器

Chrom=crtbp(NIND,PRECI); %初始种群

%% 优化

gen=0; %代计数器

X=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换

ObjV=sin(10*pi*X)./X; %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

X=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换

ObjVSel=sin(10*pi*X)./X; %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

X=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]=min(ObjV);

trace(1,gen)=X(I); %记下每代的最优值

trace(2,gen)=Y; %记下每代的最优值

end

plot(trace(1,:),trace(2,:),'bo'); %画出每代的最优点

grid on;

plot(X,ObjV,'b*'); %画出最后一代的种群

hold off

%% 画进化图

figure(2);

plot(1:MAXGEN,trace(2,:));

grid on

xlabel('遗传代数')

ylabel('解的变化')

title('进化过程')

bestY=trace(2,end);

bestX=trace(1,end);

fprintf(['最优解:\nX=',num2str(bestX),'\nY=',num2str(bestY),'\n'])