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求各位牛人给看一下程序(见附件)。matlab遗传算法实现函数优化，好像陷入了局部最优
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  原始数据.png 程序如下： %function result=sga(n，a，b，pc，pm，e) clear; %n—群体规模；a—搜索上限；b—搜索下限； %pc—交叉概率；pm—变异概率；e—计算精度； %clear E=[12.216,12.678,13.979,14.085,13.428,7.317,9.092,6.64; 20.36,21.13,19.97,15.65,14.92,8.13,7.88,6.64; 6.108,6.339,7.988,12.52,7.46,4.878,4.728,6.64]; IP1=[3355;4500;2385]; IP2=[10,4,3,14,34,120,481,691]; ID=[4,2,2,4,5,7,9,10,0]; ID1=[1,1,1, 1,1,1 ,1,1,1 ,2,2,2 ,2,2,2 ,3,3,3 ,3,3,3 ,3,3,3 ,0]; jieguo=[]; n=10000; %n—群体规模； a=111010100100100111101010010010011110101001001001; %a—搜索上限； b=911010100100100111101010010010011110101001001001; %b—搜索下限； pc=0.7; %pc—交叉概率； pm=0.02; %pm—变异概率； e=1; %e—计算精度； l=1; while (b-a)/e>2^(l) l=l+1; end newpopu=[]; popusize=n; chromlength=l; j=1; popu1=[]; Sc=1; %随机产生n行m列的初始群体 while j<=100 %设置程序中止条件 j=j+1; j if Sc==1 popu=round(rand(popusize,chromlength)); end py=chromlength; for i=1:py %进行二进制转换成十进制的解码操作 popu1(:,i)=2.^(py-1).*popu(:,i); py=py-1; end popu2=sum(popu1,2); x=a+popu2*(b-a)/(2^l-1); % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % yvalue=2*x.^2.*cos(3*x)+x.*sin(5*x)+8; %计算群体中每个个体的适应度 Ils=[]; ls=0; for i=1:size(ID1,2)-1 x=x-ls*10^sum(ID1(i:end)); pf=sum(ID1(i+1:end)); Ils(:,i)=floor(x/(10^pf)); ls=Ils(:,i); end Ils1=[]; for i=1:size(Ils,1) Ils1(:,1)=Ils(i,1:3); Ils1(:,2)=Ils(i,4:6); Ils1(:,3)=Ils(i,7:9); Ils1(:,4)=Ils(i,10:12); Ils1(:,5)=Ils(i,13:15); Ils1(:,6)=Ils(i,16:18); Ils1(:,7)=Ils(i,19:21); Ils1(:,8)=Ils(i,22:24); Ism=sum(Ils1,1); Ils2=round((Ils1./[Ism;Ism;Ism]).*[IP2;IP2;IP2]); % if max(sum(Ils2,1)>IP2)==1 yvalue(i,1)=0; continue end if min(sum(Ils2.*E,2)>=IP1)==0 yvalue(i,1)=0; continue end yvalue(i,1)=sum(sum(Ils2.*E)); % if yvalue(i,1)>0 % 1 % end end yvalue=yvalue; if max(yvalue)==0 Sc=1; continue else Sc=0; end % yvalue(i,1)=js1*js2/(js13+js23); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % II=II+flipud(II);%依标准差衡量 % yvalue(i,1)=1/sum(std(II,0,2)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % II=II+flipud(II); % yvalue(i,1)=1/sum(abs(max(II)-min(II))); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% max(yvalue) for i=1:popusize %执行复制操作 if yvalue(i)<0 yvalue(i)=0; end end fitscore=yvalue/sum(yvalue); %个体被选中的概率 fitscore=cumsum(fitscore); % 群体中个体的累积概率 wh=sort(rand(popusize,1)); % 从小到大排列 wheel=1; fitone=1; while wheel<=popusize %执行转盘式选择操作 if wh(wheel)<fitscore(fitone) newpopu(wheel,  =popu(fitone,;wheel=wheel+1; % fitone else fitone=fitone+1; end end popu=newpopu; for i=1:2:popusize-1 %执行交叉操作 if rand<pc cpoint=round(rand*chromlength); newpopu(i, =[popu(i,1:cpoint) popu(i+1,cpoint+1:chromlength)];newpopu(i+1, =[popu(i+1,1:cpoint) popu(i,cpoint+1:chromlength)];else newpopu(i, =popu(i,;newpopu(i+1, =popu(i+1,;end end popu=newpopu; for i=1:popusize %执行变异操作 if rand<pm mpoint=round(rand*chromlength); if mpoint<=0; mpoint=1; end newpopu(i, =popu(i,;if newpopu(i,mpoint)==0 newpopu(i,mpoint)=1; else newpopu(i,mpoint)=0; end else newpopu(i, =popu(i,;end end [y(j) index]=max(yvalue); %求出群体中适应值最大的个体及其适应值 bestindividual=newpopu(index, ;py=chromlength; for i=1:py %进行二进制转换成十进制的解码操作 bestindividual(1,i)=2.^(py-1).*bestindividual(:,i); py=py-1; end r(j)=a+sum(bestindividual,2)*(b-a)/(2^l-1); popu=newpopu; % 重新赋值并返回 Ij=x(index, ;Ij(:,end+1)=max(yvalue); jieguo=[jieguo;Ij]; save jieguo jieguo j end %计算最大值及其位置 返回优化结果 plot(1:length(yvalue),yvalue,'b-',1:length(yvalue),Labels,'r.'); ylabel('yvalue'); xlabel('Pattern Index'); legend('True Labels','Resultant Labels',0); |
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2014-12-03 12:45:42, 19.5 K
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