MFEA2 by xiaofengboke.rar

此代码包含MFEA和MFEAII的matlab实现，只需要将所有文件夹加入路径，然后运行main即可。

% 本程序主要实现了进化多任务优化2、优化函数为最小化函数、最大化函数需要转化为最小化函数
% 有任何问题可以联系我的邮箱: wangchao（Email: xiaofengxd@126.com）

clcclear
%% 参数设置
global N gen
N = 30;                                    % 种群大小（设置为偶数）
rmp = 0.3;                                  % 随机交配池概率
pi_l = 1;                                   % 个体学习的概率（BFGA quasi-Newton Algorithm），trap-5onemaxLeadingOnes_TrailingOnes不可以使用预搜索
Pc = 1;                                     % 模拟二进制交叉概率
Pm = 1;                                     % 多项式变异概率
mu = 15;                                    % 模拟二进制交叉参数（可调）
muu = 15;                                   % 多项式交叉参数
probswap = 0.5;                             %变量交换概率
sigma = 0.02;                               % 高斯变异模型的标准差（可调）
gen = 500;                                % 迭代次数
selection_process = ‘elitist‘;              % 可供选择：elitist、roulette wheel、Tournament
name = ‘RastriginAckley‘;                   % 测试任务选择有：RastriginAckley、SphereWeierstrass、RastriginAckleySphere、RastriginRastrigin、AckleyAckley，trap-5onemaxLeadingOnes_TrailingOnes请在类TASK中修改增加任务，后两个任务需要将Calobj.m文件的15-18注释，使用19~21行
options = optimoptions（@fminunc‘Display‘‘off‘‘Algorithm‘‘quasi-newton‘‘MaxIter‘5）;  %调用matlab函数优化器（拟牛顿法）->设置预学习优化器
times = 1;                                  %算法运行次数

%% 初始化任务
Task = TASK（）;
Task = initTASK（Taskname）;
%% 多次实验
EvBestFitness = zeros（gen+1Task.M）;%由于还保存了初始化结果，第0代，因此+1
rmpval = zeros（gen+1Task.M*Task.M）;            %每代的rmp
for i =1:times
%     data_MFEA（i） = MFEA（rmppi_lPcPmmumuusigmaselection_processoptionsTaskprobswap）;%调用MFEA算法
%     save（[‘Data\‘name‘_data.mat‘]‘data_MFEA‘）;%记录多次实验结果
%     EvBestFitness = EvBestFitness + data_MFEA（i）.EvBestFitness;
    data_MFEA2（i） = MFEA2（pi_lPcPmmumuusigmaselection_processoptionsTaskprobswap）;%调用MFEA算法
    save（[‘Data\‘name‘_data.mat‘]‘data_MFEA2‘）;%记录多次实验结果
    EvBestFitness = EvBestFitness + data_MFEA2（i）.EvBestFitness;
    rmpval = rmpval + data_MFEA2（i）.rmpval ;
end
EvBestFitness = EvBestFitness./times;%计算每代适应度的均值
rmpval = rmpval./times;

%% 画图
for i=1:Task.M
    figure（i）
    hold on
    plot（EvBestFitness（:i））;
    xlabel（‘GENERATIONS‘）;
    ylabel（[‘TASK ‘ num2str（i） ‘ objectIVE‘]）;
    saveas（gcf[‘Data\figure_‘name‘_Task‘num2str（i）‘.jpg‘]）;
end

%% 画RMP
for j=1:Task.M*Task.M
    figure（i+j）
    hold on
    plot（rmpval（:j））;
    xlabel（‘GENERATIONS‘）;
    if（mod（jTask.M） == 0）
        ylabel（[‘rmp‘‘_‘ num2str（Task.M）‘_‘num2str（j/Task.M）]）;
        saveas（gcf[‘Data\figure_‘name‘rmp ‘‘_‘ num2str（Task.M）‘_‘num2str（j/Task.M）‘.jpg‘]）;
    else
        ylabel（[‘rmp‘‘_‘ num2str（mod（jTask.M））‘_‘num2str（（j-mod（jTask.M））/Task.M+1）]）;
        saveas（gcf[‘Data\figure_‘name‘rmp ‘‘_‘ num2str（mod（jTask.M））‘_‘num2str（（j-mod（jTask.M））/Task.M+1）‘.jpg‘]）;
    end
end

%% 记录多次平均实验结果
data.EvBestFitness=EvBestFitness;
% data.RT = Score;
save（[‘Data\‘name‘_datasum.mat‘]‘data‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       2383  2019-09-04 13:29  MFEA2 by xiaofengboke\algorithm\MFEA\MFEA.m

     文件       2880  2019-09-03 09:24  MFEA2 by xiaofengboke\algorithm\MFEA2\learnRMP.m

     文件       2554  2019-09-04 13:27  MFEA2 by xiaofengboke\algorithm\MFEA2\MFEA2.m

     文件       3260  2019-10-25 20:18  MFEA2 by xiaofengboke\main.m

     文件       1436  2019-09-03 11:14  MFEA2 by xiaofengboke\operators\Calfactor.m

     文件       1765  2019-09-04 13:32  MFEA2 by xiaofengboke\operators\CalObj.m

     文件        575  2019-05-23 09:07  MFEA2 by xiaofengboke\operators\combpop.m

     文件       1669  2019-05-23 15:51  MFEA2 by xiaofengboke\operators\EnvironmentalSelection.m

     文件       2595  2019-05-24 08:53  MFEA2 by xiaofengboke\operators\GA.m

     文件       5510  2019-09-04 13:24  MFEA2 by xiaofengboke\operators\GA_MFEA.m

     文件       5498  2019-09-04 12:19  MFEA2 by xiaofengboke\operators\GA_MFEA2.m

     文件        523  2019-05-23 22:40  MFEA2 by xiaofengboke\operators\RouletteWheelSelection.m

     文件        556  2019-05-23 19:52  MFEA2 by xiaofengboke\operators\TournamentSelection.m

     文件        315  2019-05-24 08:40  MFEA2 by xiaofengboke\problems\Ackley.m

     文件        137  2019-09-03 18:23  MFEA2 by xiaofengboke\problems\leadone.m

     文件        257  2019-05-24 08:41  MFEA2 by xiaofengboke\problems\Rastrigin.m

     文件        217  2019-05-24 08:42  MFEA2 by xiaofengboke\problems\Sphere.m

     文件        145  2019-03-26 17:02  MFEA2 by xiaofengboke\problems\targetRan.m

     文件         71  2019-09-03 18:30  MFEA2 by xiaofengboke\problems\trailone.m

     文件        434  2019-09-03 15:47  MFEA2 by xiaofengboke\problems\trap5.m

     文件        530  2019-05-24 08:42  MFEA2 by xiaofengboke\problems\Weierstrass.m

     文件       1291  2019-05-24 08:47  MFEA2 by xiaofengboke\public\INDIVIDUAL.m

     文件       7130  2019-09-03 15:58  MFEA2 by xiaofengboke\public\TASK.m

     目录          0  2019-10-25 20:16  MFEA2 by xiaofengboke\algorithm\MFEA

     目录          0  2019-10-25 20:16  MFEA2 by xiaofengboke\algorithm\MFEA2

     目录          0  2019-10-25 20:16  MFEA2 by xiaofengboke\algorithm

     目录          0  2019-10-25 20:17  MFEA2 by xiaofengboke\Data

     目录          0  2019-10-25 20:16  MFEA2 by xiaofengboke\operators

     目录          0  2019-10-25 20:16  MFEA2 by xiaofengboke\problems

     目录          0  2019-10-25 20:16  MFEA2 by xiaofengboke\public

............此处省略4个文件信息