3-基于GA的寻优计算--视频分享

Halcom

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：

1. clc,clear,close all
   
2. warning off
   
3. tic
   
4. popmin = [-1, -1];  % Lb
   
5. popmax =[ 1, 1];    % Ub
   
6. pc = 0.75;  % 0-1之间
   
7. pm = 0.05;   % 0-1之间
   
8. nvar = 2;   % 2个未知数
   
9. itermax = 30; % 迭代次数
   
10. sizepop = 30; % 种群
    
11. % 初始化种群
    
12. for i=1:sizepop
    
13.     pop(i,:) = code(popmin,popmax);    % 实数编码
    
14.     fitness(i) = fun(pop(i,:));        % 目标函数值
    
15. end
    
16. [bestfitness,index] = min(fitness); % 极小值
    
17. zbest = pop(index,:);        % 最佳个体
    
18. fitnessgbest = fitness;      % 个体最优
    
19. gbest = pop;                 % 最优种群
    
20. fitnesszbest = bestfitness;  % 全局最优
    
21. %% 迭代寻优
    
22. for i=1:itermax
    
23.     % 选择算子
    
24.     pop = select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax);
    
25.     % 交叉算子
    
26.     pop = cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax);
    
27.     % 变异
    
28.     pop = mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax);
    
29.    
    
30.     for j=1:sizepop
    
31.         fitness(j) = fun( pop(j,:) );   % 计算适应度值
    
32.         if fitness(j)< fitnessgbest(j)
    
33.             fitnessgbest(j) = fitness(j);
    
34.             gbest(j,:) = pop(j,:);
    
35.         end
    
36.         if fitness(j)<fitnesszbest
    
37.             fitnesszbest = fitness(j);
    
38.             zbest = pop(j,:);
    
39.         end
    
40.     end
    
41.     fitness_iter(i) = fitnesszbest;
    
42. end
    
43. figure,
    
44. plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
    
45. toc
    
46. disp(['最优解   ', num2str(zbest)] )

复制代码

选择算子：

1. function pop = select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax)
   
2. [a, b] = sort(fitness,'descend');
   
3. c = floor(sizepop/4);
   
4. % 替换了最差的个体，保留了精英种群
   
5. for i=1:c
   
6.     pop(b(i),:) = popmin + rand(1,2).*(popmax-popmin);
   
7. end
   

复制代码

变异算子

1. function pop = mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax)
   
2. for j = 1:sizepop*2
   
3.     if rand>pm
   
4.         a=0;
   
5.         while a==0
   
6.             a = floor(rand*sizepop);
   
7.         end
   
8.         b = pop(a,:);
   
9.         if rand>0.5
   
10.             pop(a,:) = pop(a,:) + rand(1,2).* (popmax-pop(a,:));
    
11.         else
    
12.             pop(a,:) = pop(a,:) + rand(1,2).* (popmin-pop(a,:));
    
13.         end
    
14.         
    
15.         flag2 = test( pop(a,:),popmin,popmax );
    
16.         if flag2==1   % 不可行
    
17.             pop(a,:) = b;
    
18.         end
    
19.         
    
20.     end
    
21. end

复制代码

交叉算子：

1. function pop = cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax)
   
2. for j=1:sizepop*2
   
3.     if rand>pc
   
4.         a = [0,0];
   
5.         while min(a)==0
   
6.             a = floor( rand(1,2)*sizepop );
   
7.         end
   
8.         k = rand;
   
9.         pop1 =  pop(a(1),:) ;
   
10.         pop2 =  pop(a(2),:) ;
    
11.         pop(a(1),:) = (1-k)*pop1+k*pop2;
    
12.         pop(a(2),:) = (1-k)*pop2+k*pop1;
    
13.         
    
14.         flag1 = test( pop(a(1),:) ,popmin,popmax);
    
15.         if flag1==1   % 不可行
    
16.             pop(a(1),:) = pop1;
    
17.         end
    
18.         flag2 = test( pop(a(2),:) ,popmin,popmax);
    
19.         if flag2==1   % 不可行
    
20.             pop(a(2),:) = pop2;
    
21.         end
    
22.         
    
23.     end
    
24. end

复制代码

编码：

1. function pop = code(popmin,popmax)
   
2. flag =1;
   
3. while flag==1
   
4.     pop = popmin + rand(1,2).*(popmax-popmin);  % 实数编码
   
5.     % 检验染色体的可行性
   
6.     flag = test(pop,popmin,popmax);
   
7. end
   

复制代码

校验：

1. function flag = test(pop,popmin,popmax)
   
2. 
   
3. % 检验染色体的可行性
   
4. if pop(1)<popmin(1) || pop(1)>popmax(1) || pop(2)<popmin(2) || pop(2)>popmax(2)
   
5.     flag = 1;  % 不可行
   
6. else
   
7.     flag = 0;  % 可行
   
8. end

复制代码

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

大海

太棒了！{:2_25:}

kol

谢谢分享{:2_25:}

清风

呃呃呃呃呃呃呃呃呃鹅鹅鹅鹅鹅鹅饿

燕子蛐蛐儿

谢谢楼主，谢谢分享！！！

huawei

顶一下，支持一下楼主

耗先生

支持以下楼主

zhanchaoscott

视频可以下载吗？

清水秋香

支持您！谢谢

zxshuitian

感谢分享，给力