遗传算法 —— No.1 工具箱安装及初始化

2019年3月19日 281次阅读 来源: 遗传算法

    遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码成染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。

    在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者称为基因型个体(individuals)。一定数量的个体组成了群体(population)。群体中个体的数目称为群体大小(population size)，也称为群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)。

    遗传算法的基本步骤如下：

    1.编码

    GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。

    2.初始群体的生成

    随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了一个群体。GA以这N个串结构数据作为初始点开始进化。

    3.适应度评估

    适应度表明个体或解的优劣性。不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。

    4.选择

    选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。选择体现了达尔文的适者生存原则。

    5.交叉

    交叉操作时遗传算法中最主要的遗传操作。通过交叉操作可以得到新一代个体，新个体组合了其父代个体的特性。交叉体现了信息交换的思想。

    6.变异

    变异首先在群体中随机选择一个个体，对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。同生物界一样，GA中变异发生的概率很小，通常取值很小。

谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱

        下载地址

    将下载好的gatbx文件夹放入MATLAB的toolbox中，如我自己的路径是：

《遗传算法 —— No.1 工具箱安装及初始化》

    然后再MATLAB中添加查找路径后可以输入查询版本命令来验证安装是否正确。

《遗传算法 —— No.1 工具箱安装及初始化》

测试代码：

利用遗传算法计算最小值，函数f(x)=sin(10πx)/x，x属于[1,2]

相关参数说明：

种群大小最大遗传代数个体长度代沟交叉概率变异概率
4020200.950.70.01
clc
clear all
close all
%% 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'])

运行结果：

《遗传算法 —— No.1 工具箱安装及初始化》

    原文作者：遗传算法
    原文地址: https://blog.csdn.net/zh471021698/article/details/79836933
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
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