遗传算法matlab程序实例

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1、%-----------------------------------------------%---------------------------------------------------遗传算法程序（一）:说明:fga.m为遗传算法的主程序;采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择,均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!function[BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options)%[BestPop,Trace]=fmaxga(FUN

2、,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation)%Findsamaximumofafunctionofseveralvariables.%fmaxgasolvesproblemsoftheform:%maxF(X)subjectto:LB<=X<=UB%BestPop-最优的群体即为最优的染色体群%Trace-最佳染色体所对应的目标函数值%FUN-目标函数%LB-自变量下限%UB-自变量上限%eranum-种群的代数,取100--1000(默认200)%popsize-每一代种群的规模；此可取50--200(默认100)%pcross-交叉概率,一般取

3、0.5--0.85之间较好(默认0.8)%pmutation-初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1)%pInversion-倒位概率,一般取0.05－0.3之间较好(默认0.2)%options-1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编%码,option(2)设定求解精度(默认1e-4)%%------------------------------------------------------------------------T1=clock;ifnargin<3,error('FMAXGArequires

4、atleastthreeinputarguments');endifnargin==3,eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[01e-4];endifnargin==4,popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[01e-4];endifnargin==5,pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[01e-4];endifnargin==6

5、,pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[01e-4];endifnargin==7,pInversion=0.15;options=[01e-4];endiffind((LB-UB)>0)error('数据输入错误,请重新输入(LB

6、ds,1);precision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度bits=ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))'./precision));%由设定精度划分区间[Pop]=InitPopGray(popsize,bits);%初始化种群[m,n]=size(Pop);NewPop=zeros(m,n);children1=zeros(1,n);children2=zeros(1,n);pm0=pMutation;BestPop=zeros(eranum,n);%分配初始解空间BestPop,TraceTrace=zeros(er

7、anum,length(bits)+1);i=1;whilei<=eranumforj=1:mvalue(j)=feval(FUN(1,:),(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));%计算适应度end[MaxValue,Index]=max(value);BestPop(i,:)=Pop(Index,:);Trace(i,1)=MaxValue;Trace(i,(2:length(bits)+1))=b2f(BestPop(i,:),bounds,b