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matlab遗传算法工具箱下载MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)中文pdf扫描版[42MB]下载

发布时间:2019-12-24 02:00 点击次数:

      本书取材新式,情节增长,论理谨,言语通俗,理例组合,图文并茂,注重地基,面向使用。

      6\.速决如上情况的法子:为了统一,无论你是高本子抑或低本子,都得以经过将GAOT工具箱中的ga重定名为gaot_ga(名得以随你定,只是不许改为大写GA,因是MATLAB会默认大大写因变量是同一个因变量,不信你得以用editga和editGA证验),来兑现速决如上情况。

      第七章举例说明采用谢菲尔德遗传算法工具箱因变量创作求解现实优化情况的MATLAB顺序。

      遗传算法(GeneticAlgorithm)是仿效达尔文底栖生物达尔文主义的天然选择和遗传学机理的底栖生物进化进程的划算模子,是一样经过仿效天然进化进程搜索最优解的法子。

      遗传算法实例2【情况】在-5<=Xi<=5,i=1,2区间内,求解f(x1,x2)=-20exp(-0.2sqrt(0.5(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5(cos(2pix1)+cos(2pix2)))+22.71282的最小值。

      是tradingsystemlab(tsl)公司的一种软件的一个系。

      3.重新启动Matlab,运转。

      A:她们三个年纪之和对等那幢房屋的轩个数。

      第五章和第六章说明英国谢菲尔德(Sheffield)大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用法子。

      为便利大伙儿了解,以次为例:求解模子:TC=x1+2x2+3x3+4x4,-1<=x<=0依据上的求解模子,得以写出模子的.M文书如次,即适应度因变量functionTC=TotalCost(x)TC=0;fori=1:4TC=TC+ix(i);end然后,得以采用遗传算法工具箱来写出遗传算法运转的要紧顺序,如次:%界说遗传算法参数NIND=20;%个体数码MAXGEN=200;%最大遗传代数NVAR=4;%变量维数PRECI=20;%变量的二进制位数GGAP=0.9;%代沟trace=zeros(MAXGEN,2);%算法性能盯梢%成立区域描述器FieldD=rep(PRECI,1,NVAR);rep(-1;0,1,NVAR);rep(1;0;1;1,1,NVAR);Chrom=crtbp(NIND,NVARPRECI);%创始初始种群gen=0;%代计数器ObjV=TotalCost(bs2rv(Chrom,FieldD));%划算初始种群个体的目标因变量值whilegenFitnV=ranking(ObjV);%分红适应度值SelCh=select(sus,Chrom,FitnV,GGAP);%选择SelCh=recombin(xovsp,SelCh,0.7);%重组SelCh=mut(SelCh,0.07);%变异ObjVSel=TotalCost(bs2rv(SelCh,FieldD));%划算子代目标因变量值ChromObjV=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel);%重插入gen=gen+1;%出口最优解及其对应的10个变量的十进制值Y,I=min(ObjVSel);Y,X=bs2rv(Chrom(I,:),FieldD);trace(gen,1)=min(ObjV);trace(gen,2)=sum(ObjV)/length(ObjV);endplot(trace(:,1));holdon;plot(trace(:,2),-.);grid;legend(种群均值的转换,最优解的变);显然,依据模子的特点,最优解应当是-10,自变数离别取-1,-1,-1,-1。

      从初始种群出发,采用因适应度因变量的选择计策在眼下种群入选择个体,应用配对和变异来发生下一代种群。


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