协同进化遗传算法求解函数优化问题 .zip

内有代码、报告。
1、理解协同进化遗传算法的思想。比较标准遗传算法和协同进化遗传算法在稳定性、求解 最优值所需的迭代次数（收敛性快慢）等方面的区别，比较它们的进化过程图。验证协同进 化遗传算法收敛速度快，兼顾算法的全局和局部搜索能力，且能抑制未成熟收敛现象的发生 的结论。
2、利用 Matlab 实现协同进化遗传算法求解函数优化问题。
3、分析协同进化遗传算法与标准遗传算法相比所展现的优越性。

%% 多种群遗传算法
clear;
% clc
% close all
NIND=40;               %个体数目
NVAR=1;                %变量的维数
PRECI=20;              %变量的二进制位数
GGAP=0.9;              %代沟
MP=10;                 %种群数目
FieldD=[PRECI;0;1;1;0;1;1];  %译码矩阵
for i=1:MP
    Chrom{i}=crtbp（NIND NVAR*PRECI）;                       %创建初始种群
end
pc=0.7+（0.9-0.7）*rand（MP1）;    %在【0.70.9】范围i内随机产生交叉概率
pm=0.001+（0.05-0.001）*rand（MP1）;  %在【0.0010.05】范围内随机产生变异概率
gen=0;  %初始遗传代数
gen0=0; %初始保持代数
MAXGEN=10;  %最优个体最少保持代数
maxY=0; %最优值
for i=1:MP
    ObjV{i}=objectFunction（bs2rv（Chrom{i} FieldD））;%计算各初始种群个体的目标函数值
end
MaxObjV=zeros（MP1）;           %记录精华种群
MaxChrom=zeros（MPPRECI*NVAR）; %记录精华种群的编码
while gen0<=MAXGEN
    gen=gen+1;       %遗传代数加1
    for i=1:MP
        FitnV{i}=ranking（-ObjV{i}）;                      % 各种群的适应度
        SelCh{i}=select（‘sus‘ Chrom{i} FitnV{i}GGAP）; % 选择操作
        SelCh{i}=recombin（‘xovsp‘SelCh{i} pc（i））;      % 交叉操作
        SelCh{i}=mut（SelCh{i}pm（i））;                    % 变异操作
        ObjVSel=objectFunction（bs2rv（SelCh{i} FieldD））; % 计算子代目标函数值
        [Chrom{i}ObjV{i}]=reins（Chrom{i}SelCh{i}11ObjV{i}ObjVSel）;    %重插入操作
    end
    [ChromObjV]=immigrant（ChromObjV）;     % 移民操作
    [MaxObjVMaxChrom]=EliteInduvidual（ChromObjVMaxObjVMaxChrom）;     % 人工选择精华种群
    YY（gen）=max（MaxObjV）;    %找出精华种群中最优的个体
    if YY（gen）>maxY   %判断当前优化值是否与前一次优化值相同
        maxY=YY（gen）; %更新最优值
        gen0=0;
    else
        gen0=gen0+1; %最优值保持次数加1
    end
end
%% 进化过程图
plot（1:genYY）
xlabel（‘进化代数‘）
ylabel（‘最优解变化‘）
title（‘进化过程‘）
xlim（[1gen]）
%% 输出最优解
[YI]=max（MaxObjV）;    %找出精华种群中最优的个体
X=（bs2rv（MaxChrom（I:） FieldD））;   %最优个体的解码解
disp（[‘最优值为：‘num2str（Y）]）
disp（[‘对应的自变量取值：‘num2str（X）]）

 属性            大小     日期    时间   名称
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