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?? < Matlab遺傳算法工具箱及應用>> 書中的例子代碼
?? M
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figure(1);
fplot('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]);   %畫出函數曲線
%定義遺傳算法參數
NIND=40;        %個體數目(Number of individuals)
MAXGEN=25;      %最大遺傳代數(Maximum number of generations)
PRECI=20;       %變量的二進制位數(Precision of variables)
GGAP=0.9;       %代溝(Generation gap)
trace=zeros(2, MAXGEN);                        %尋優結果的初始值
FieldD=[20;-1;2;1;0;1;1];                      %區域描述器(Build field descriptor)
Chrom=crtbp(NIND, PRECI);                      %初始種群
gen=0;                                         %代計數器
variable=bs2rv(Chrom, FieldD);                 %計算初始種群的十進制轉換
ObjV=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;        %計算目標函數值
while gen<MAXGEN
   FitnV=ranking(-ObjV);                                  %分配適應度值(Assign fitness values)         
   SelCh=select('sus', Chrom, FitnV, GGAP);               %選擇
   SelCh=recombin('xovsp', SelCh, 0.7);                   %重組
   SelCh=mut(SelCh);                                      %變異
   variable=bs2rv(SelCh, FieldD);                         %子代個體的十進制轉換
   ObjVSel=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;             %計算子代的目標函數值
   [Chrom ObjV]=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVSel); %重插入子代的新種群
   variable=bs2rv(Chrom, FieldD);
   gen=gen+1;                                             %代計數器增加
   %輸出最優解及其序號,并在目標函數圖像中標出,Y為最優解,I為種群的序號
   [Y, I]=max(ObjV);hold on;
   plot(variable(I), Y, 'bo');
   trace(1, gen)=max(ObjV);                               %遺傳算法性能跟蹤
   trace(2, gen)=sum(ObjV)/length(ObjV);
end
variable=bs2rv(Chrom, FieldD);                            %最優個體的十進制轉換
hold on, grid;
plot(variable,ObjV,'b*');
figure(2);
plot(trace(1,:));
hold on;
plot(trace(2,:),'-.');grid
legend('解的變化','種群均值的變化')

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