3-基于GA的寻优计算--视频分享
3-基于GA的寻优计算：百度网盘链接：
链接：http://pan.baidu.com/s/1c1VuyUO 密码：2gof
具体链接在halcom.cn论坛，联系人QQ：3283892722
该论坛是一个学习交流平台，我会逐一的和大家分享学习。
欢迎大家录制视频，并提交给我，我来设置视频，你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器：http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1
GA代码如下：
clc,clear,close all
warning off
tic
popmin = [-1, -1];% Lb
popmax =[ 1, 1]; % Ub
pc = 0.75;% 0-1之间
pm = 0.05; % 0-1之间
nvar = 2; % 2个未知数
itermax = 30; % 迭代次数
sizepop = 30; % 种群
% 初始化种群
for i=1:sizepop
pop(i,:) = code(popmin,popmax); % 实数编码
fitness(i) = fun(pop(i,:)); % 目标函数值
end
= min(fitness); % 极小值
zbest = pop(index,:); % 最佳个体
fitnessgbest = fitness; % 个体最优
gbest = pop; % 最优种群
fitnesszbest = bestfitness;% 全局最优
%% 迭代寻优
for i=1:itermax
% 选择算子
pop = select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax);
% 交叉算子
pop = cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax);
% 变异
pop = mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax);
for j=1:sizepop
fitness(j) = fun( pop(j,:) ); % 计算适应度值
if fitness(j)< fitnessgbest(j)
fitnessgbest(j) = fitness(j);
gbest(j,:) = pop(j,:);
end
if fitness(j)<fitnesszbest
fitnesszbest = fitness(j);
zbest = pop(j,:);
end
end
fitness_iter(i) = fitnesszbest;
end
figure,
plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
toc
disp(['最优解 ', num2str(zbest)] )选择算子：
function pop = select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax)
= sort(fitness,'descend');
c = floor(sizepop/4);
% 替换了最差的个体，保留了精英种群
for i=1:c
pop(b(i),:) = popmin + rand(1,2).*(popmax-popmin);
end
变异算子
function pop = mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax)
for j = 1:sizepop*2
if rand>pm
a=0;
while a==0
a = floor(rand*sizepop);
end
b = pop(a,:);
if rand>0.5
pop(a,:) = pop(a,:) + rand(1,2).* (popmax-pop(a,:));
else
pop(a,:) = pop(a,:) + rand(1,2).* (popmin-pop(a,:));
end
flag2 = test( pop(a,:),popmin,popmax );
if flag2==1 % 不可行
pop(a,:) = b;
end
end
end交叉算子：
function pop = cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax)
for j=1:sizepop*2
if rand>pc
a = ;
while min(a)==0
a = floor( rand(1,2)*sizepop );
end
k = rand;
pop1 =pop(a(1),:) ;
pop2 =pop(a(2),:) ;
pop(a(1),:) = (1-k)*pop1+k*pop2;
pop(a(2),:) = (1-k)*pop2+k*pop1;
flag1 = test( pop(a(1),:) ,popmin,popmax);
if flag1==1 % 不可行
pop(a(1),:) = pop1;
end
flag2 = test( pop(a(2),:) ,popmin,popmax);
if flag2==1 % 不可行
pop(a(2),:) = pop2;
end
end
end编码：
function pop = code(popmin,popmax)
flag =1;
while flag==1
pop = popmin + rand(1,2).*(popmax-popmin);% 实数编码
% 检验染色体的可行性
flag = test(pop,popmin,popmax);
end
校验：
function flag = test(pop,popmin,popmax)
% 检验染色体的可行性
if pop(1)<popmin(1) || pop(1)>popmax(1) || pop(2)<popmin(2) || pop(2)>popmax(2)
flag = 1;% 不可行
else
flag = 0;% 可行
end
案例分享：
【1】遗传算法GA在MacroFemtocell异构网络基于能效优化的子载波分配
太棒了！{:2_25:} 谢谢分享{:2_25:} 呃呃呃呃呃呃呃呃呃鹅鹅鹅鹅鹅鹅饿 谢谢楼主，谢谢分享！！！ 顶一下，支持一下楼主 支持以下楼主 视频可以下载吗？ 支持您！谢谢 感谢分享，给力