使用遗传算法求二元函数的最小值-创新互联

二元函数为y=x1^2+x2^2,x∈[-5,5]

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NIND=121;  %初始种群的个数(Number of individuals)
NVAR=2;   %一个染色体（个体）有多少基因
PRECI=20;  %变量的二进制位数(Precision of variables)
MAXGEN=200;  %大遗传代数(Maximum number of generations)
GGAP=0.8;  %代沟(Generation gap)，以一定概率选择父代遗传到下一代
trace=zeros(MAXGEN,2);   %寻优结果的初始值

Chrom=crtbp(NIND,PRECI*NVAR); %初始种群

%区域描述器(Build field descriptor)
%确定每个变量的二进制位数，取值范围，及取值范围是否包括边界等。
FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([-5;5]，[1,NVAR]);rep([1;0;1;1],[1,NVAR])];
Objv=objfun(bs2rv(Chrom,FieldD))
gen=1;     %代计数器
while gen<=MAXGEN
 Fitv=ranking(Objv); %分配适应度值(Assign fitness values)
 SelCh=select('sus',Chrom,Fitv,GGAP); %选择
 SelCh=recombin('xovsp',SelCh,1);  %重组
 SelCh=mut(SelCh);      %变异
 ObjVSel=objfun(bs2rv(SelCh,FieldD));%子代个体的十进制转换
 %重插入子代的新种群
 [Chrom,Objv]=reins(Chrom,SelCh,1,1,Objv,ObjVSel);
 trace(gen,1)=min(Objv);   %遗传算法性能跟踪
 trace(gen,2)=sum(Objv)/length(Objv);
  gen=gen+1;     %代计数器增加
end
plot(trace(:,1));
hold on
plot(trace(:,2),'.')
grid
legend('最优解的变化','解的平均值的变化')

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