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Matlab的遗传算法求解多目标优化问题
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下面是经典的基于Matlab的遗传算法的多目标优化程序, 我的疑问: 为何没有为何没有”重插入子代的新种群”这一步骤? 如reins重新插入函数 M文件func1.m function f1=func1(x) f1=x(:,1).*x(:,1)/4+x(:,2).*x(:,2)/4; %第一目标函数 M文件func2.m function f2=func2(x) f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; %第二目标函数 M文件GA-func.m function GA() clear;clc;close all NIND=100; %个体数目 MAXGEN=50; %最大遗传代数 NVAR=2; %变量个数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.9; %代沟 trace1=[];trace2=[];trace3=[]; %性能跟踪 %建立区域描述器 % rep([PRECI],[1,NVAR]) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([1;2],[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %初始种群 v=bs2rv(Chrom,FieldD) ; %初始种群十进制转换 gen=1; while gen M=fix(NIND/2); ObjV1=func1(v(1:M,  ); %分组后第一目标函数值FitnV1=ranking(ObjV1); %分配适应度值 SelCh1=select('sus',Chrom(1:M, ,FitnV1,GGAP); %选择ObjV2=func2(v(M+1:NIND, ); %分组后第二目标函数值FitnV2=ranking(ObjV2); %分配适应度值 SelCh2=select('sus',Chrom(M+1:NIND, ,FitnV2,GGAP); %选择SelCh=[SelCh1;SelCh2]; %合并 SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重组 Chrom=mut(SelCh); %变异 v=bs2rv(Chrom,FieldD); %二进制转化为十进制 trace1(gen,1)=min(func1(v)); trace1(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v)); trace2(gen,1)=min(func2(v)); trace2(gen,2)=sum(func2(v))/length(func2(v)); trace3(gen,1)=min(func1(v)+func2(v)); trace3(gen,2)=sum(func1(v))/length(func1(v))+sum(func2(v))/length(func2(v)); gen=gen+1; end figure(1);clf; plot(trace1(:,1));hold on;plot(trace1(:,2),'-.'); plot(trace1(:,1),'.');plot(trace1(:,2),'.');grid on; legend('解的变化','种群均值的变化') xlabel('迭代次数');ylabel('第一目标函数值'); figure(2);clf; plot(trace2(:,1));hold on; plot(trace2(:,2),'-.'); plot(trace2(:,1),'.'); plot(trace2(:,2),'.');grid; legend('解的变化','种群均值的变化'); xlabel('迭代次数');ylabel('第二目标函数值'); figure(3);clf; plot(trace3(:,1));hold on; plot(trace3(:,2),'-.'); plot(trace3(:,1),'.'); plot(trace3(:,2),'.');grid; legend('解的变化','种群均值的变化'); xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值之和'); figure(4);clf;plot(func1(v));hold on; plot(func2(v),'r-.');grid; [v,func1(v),func2(v)] %查看数值结果 |
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2楼2012-10-31 19:20:13
