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遗传算法代码解读
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在MATLAB 6.5+环境中,使用SGA需要定义一个目标函数(例如 AimFunc.m),该函数接受待优化变量 x 作为输入,并返回对应的适应度值。通过调用 Genetic(目标函数名)即可启动优化过程。
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基本遗传算法流程
定义适应度函数和参数: 在论域空间 U 上定义适应度函数 f(x),并设置种群规模 N,交叉率 Pc,变异率 Pm 以及最大迭代次数 T。
初始化种群: 随机生成 N 个染色体 s1, s2, ..., sN,构成初始种群 S = {s1, s2, ..., sN},并设置代数计数器 t = 1。
评估适应度: 计算种群 S 中每个染色体 si 的适应度 f(si)。
检查终止条件: 如果满足终止条件 (例如达到最大迭代次数 T), 则选择 S 中适应度最高的染色体作为最终结果,算法结束。
选择操作: 根据选择概率 P(xi) 从种群 S 中随机选择 N 个染色体进行复制,并将复制得到的 N 个染色体构成新的种群 S1。
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种群初始化:随机生成一组候选解。
适应度评估:使用模糊逻辑评估每个候选解的适应度。
选择:根据适应度选择优秀的候选解。
交叉和变异:对选定的候选解进行交叉和变异操作,生成新的候选解。
重复步骤2-4,直到满足终止条件。
模糊遗传算法已成功应用于各种领域,如控制系统、模式识别和数据挖掘。
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