MATLAB智能算法30个案例分析+源代码

方便快捷迅速，内容比较好，基于matlab的仿真，很好实用

clc
clear all
close all
%% 画出函数图
figure（1）;
hold on;
lb=1;ub=2; %函数自变量范围【12】
ezplot（‘sin（10*pi*X）/X‘[lbub]）;   %画出函数曲线
xlabel（‘自变量/X‘）
ylabel（‘函数值/Y‘）
%% 定义遗传算法参数
NIND=40;        %个体数目
MAXGEN=20;      %最大遗传代数
PRECI=20;       %变量的二进制位数
GGAP=0.95;      %代沟
px=0.7;         %交叉概率
pm=0.01;        %变异概率
trace=zeros（2MAXGEN）;                        %寻优结果的初始值
FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1];                      %区域描述器
Chrom=crtbp（NINDPRECI）;                      %初始种群
%% 优化
gen=0;                                  %代计数器
X=bs2rv（ChromFieldD）;                 %计算初始种群的十进制转换
ObjV=sin（10*pi*X）./X;        %计算目标函数值
while gen   FitnV=ranking（ObjV）;                               %分配适应度值
   SelCh=select（‘sus‘ChromFitnVGGAP）;              %选择
   SelCh=recombin（‘xovsp‘SelChpx）;                  %重组
   SelCh=mut（SelChpm）;                               %变异
   X=bs2rv（SelChFieldD）;               %子代个体的十进制转换
   ObjVSel=sin（10*pi*X）./X;             %计算子代的目标函数值
   [ChromObjV]=reins（ChromSelCh11ObjVObjVSel）; %重插入子代到父代，得到新种群
   X=bs2rv（ChromFieldD）;
   gen=gen+1;                                             %代计数器增加
   %获取每代的最优解及其序号，Y为最优解I为个体的序号
   [YI]=min（ObjV）;
   trace（1gen）=X（I）;                            %记下每代的最优值
   trace（2gen）=Y;                               %记下每代的最优值
end
plot（trace（1:）trace（2:）‘bo‘）;                            %画出每代的最优点
grid on;
plot（XObjV‘b*‘）;   %画出最后一代的种群
hold off
%% 画进化图
figure（2）;
plot（1:MAXGENtrace（2:））;
grid on
xlabel（‘遗传代数‘）
ylabel（‘解的变化‘）
title（‘进化过程‘）
bestY=trace（2end）;
bestX=trace（1end）;
fprintf（[‘最优解:\nX=‘num2str（bestX）‘\nY=‘num2str（bestY）‘\n‘]）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1909  2010-10-31 21:26  MATLAB智能算法30个案例分析+源代码\chapter1\example1.m

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............此处省略8个文件信息