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MATLAB遗传算法工具箱函数及其应用 内容提要 遗传算法流程回顾 遗传算法工具箱结构 遗传算法工具箱通用函数 遗传算法工具箱应用 一、遗传算法流程回顾 二、遗传算法工具箱结构 二、遗传算法工具箱结构 二、遗传算法工具箱结构 二、遗传算法工具箱结构 二、遗传算法工具箱结构 二、遗传算法工具箱结构 二、遗传算法工具箱结构 三、遗传算法工具箱通用函数 三、遗传算法工具箱通用函数 1、函数crtbp 功能：创建初始种群。 格式：? ? ? 说明：遗传算法第一步是创建由任意染色体组成的 原始种群。crtbp创建一元素为随机数的矩阵Chrom。 三、遗传算法工具箱通用函数 例3.11 使用函数crtbp创建初始种群的应用举例。 创建一个长度为9、有6个个体的随机种群（这里前四个基因位是基本字符｛0，1，2，3，4，5，6，7｝，后五个基因位是基本字符｛0，1，2，3｝）： BaseV=crtbase（[4 5]，[8 4]）； [Chrom，Lind，BaseV]=crtbp（6，BaseV）； 或 [Chrom，Lind，BaseV]=crtbp（[6，9]，[8 8 8 8 4 4 4 4 4 ]）；运行得 三、遗传算法工具箱通用函数 2、函数bs2rv 功能：二进制串到实值的转换。 格式：Phen=bs2rv（Chrom，FieldD） 说明：Phen=bs2rv（Chrom，FieldD）根据译码矩阵FieldD将二进制串矩阵Chrom转换为实值向量。返回矩阵Phen包含对应的种群表现型。 三、遗传算法工具箱通用函数 例3.21 函数bs2rv的应用举例。 下列二进制种群Chrom由函数crtbp创建，表示在[-1,10]之间的一组简单变量，程序代码表示怎样使用函数bs2rv将算术表示格雷码或二进制串表示转换为实值表现型。 Chrom=crtbp(4,8) %创建任意染色体，此处为二进制串 三、遗传算法工具箱通用函数 三、遗传算法工具箱通用函数 3、函数rws 功能：轮盘赌选择。 格式：NewChrIx=rws（FitnV，Nsel） 说明：rws在当前种群中按照它们的适应度FitnV选择Nsel个个体繁殖。FitnV是一包含种群中每个个体性能尺寸的列向量，它能通过使用函数ranking或scaling计算每个个体的适应度水平来得到。 三、遗传算法工具箱通用函数 例3.31 轮盘赌选择方法示例。 考虑8个个体的种群，假设已计算出适应度FitnV： FitnV=[1.50；1.35；1.21；1.07；0.92；0.78；0.64；0.5] 选择6个个体的索引： NewChrIx=rws（FitnV，6） NewChrIx成为 算法说明：通过计算适应度向量的累加和完成轮盘赌选择的表格，并产生随机分布在[0，sum（FitnV）]区间内的Nsel个实数，被选择个体的索引通过比较向量累加和产生的编号来决定。一个个体被选择的概率由下式给出： 四、遗传算法工具箱应用 了解MATLAB窗口界面 用遗传算法工具箱求一个简单函数的最值 四、遗传算法工具箱应用 MATLAB工作界面 四、遗传算法工具箱应用 MATLAB工作界面 四、遗传算法工具箱应用 用GA工具箱函数求解： 四、遗传算法工具箱应用 运行结果 四、遗传算法工具箱应用 改变参数运行 Page ? * 汕头大学工学院 学号姓名：黄樟 导师：李昇平 指导老师：包能胜 汕头大学工学院 机械电子工程系 2013年12月18日 遗传算法基本流程框图 生成初始种群 计算适应度 选择-复制 交叉 变异 生成新一代种群 终止 ? 结束 个体 染色体 基因 本节介绍的是英国苏菲尔德大学开发的遗传算法工具箱。 由于MATLAB高级语言的通用性，对问题用M文件编码，与此配对的是MATLAB先进的数据分析、可视化工具、特殊目的的应用领域工具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性的一致环境。 GA工具箱本质是个函数包，用户只要安装了这个工具箱或者软件自带了这个工具箱，就可以调用这些函数命令，从而编写出强大的MATLAB遗传算法程序。 1、种群表示和初始化函数：crtbase，crtbp，crtp。 GA工具箱支持二进制、整数和浮点数的基因表示。二进制和整数种群可以使用工具箱中的crtbp建立二进制种群。crtbase是附加的功能，它提供向量描述整数表示。种群的实值可用crtrp进行初始化。在二进制代码和实值之间的变换可使用函数bs2rv，它支持格雷码和对数编码。 2、适应度计算：ranking，scaling。 适应