遗传算法实验报告

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实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇

实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇第一篇：遗传算法的原理与实现1. 引言旅行商问题（TSP问题）是一个典型的组合优化问题，它要求在给定一组城市和每对城市之间的距离后，找到一条路径，使得旅行商能够在所有城市中恰好访问一次并回到起点，并且总旅行距离最短。

遗传算法作为一种生物启发式算法，在解决TSP问题中具有一定的优势。

本实验将运用遗传算法求解TSP问题，以此来探讨和研究遗传算法在优化问题上的应用。

2. 遗传算法的基本原理遗传算法是模拟自然界生物进化过程的一种优化算法。

其基本原理可以概括为：选择、交叉和变异。

（1）选择：根据问题的目标函数，以适应度函数来评估个体的优劣程度，并按照适应度值进行选择，优秀的个体被保留下来用于下一代。

（2）交叉：从选出的个体中随机选择两个个体，进行基因的交换，以产生新的个体。

交叉算子的选择及实现方式会对算法效果产生很大的影响。

（3）变异：对新生成的个体进行基因的变异操作，以保证算法的搜索能够足够广泛、全面。

通过选择、交叉和变异操作，不断迭代生成新一代的个体，遗传算法能够逐步优化解，并最终找到问题的全局最优解。

3. 实验设计与实施（1）问题定义：给定一组城市和每对城市之间的距离数据，要求找到一条路径，访问所有城市一次并回到起点，使得旅行距离最短。

（2）数据集准备：选择适当规模的城市数据集，包括城市坐标和每对城市之间的距离，用于验证遗传算法的性能。

（3）遗传算法的实现：根据遗传算法的基本原理，设计相应的选择、交叉和变异操作，确定适应度函数的定义，以及选择和优化参数的设置。

（4）实验流程：a. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体表示一种解（路径）。

b. 计算适应度：根据适应度函数，计算每个个体的适应度值。

c. 选择操作：根据适应度值选择一定数量的个体，作为下一代的父代。

d. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的个体。

e. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，以增加搜索的多样性。

人工智能遗传算法实验报告

人工智能试验陈述学号：姓名：试验名称：遗传算法试验日期： 2016.1.5【试验名称】遗传算法【试验目标】控制遗传算法的基起源基础理,熟习遗传算法的运行机制,学会用遗传算法来求解问题.【试验道理】遗传算法（Genetic Algorithm）是模仿达尔文生物进化论的天然选择和遗传学机理的生物进化进程的盘算模子,是一种经由过程模仿天然进化进程搜刮最优解的办法.遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开端的,而一个种群则由经由基因编码的必定命目标个别构成.每个个别现实上是染色体带有特点的实体.在一开端须要实现从表示型到基因型的映射即编码工作.因为模仿基因编码的工作很庞杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生计和优越劣汰的道理,逐代演变产生出越来越好的近似解,在每一代,依据问题域中个别的顺应度大小选择个别,并借助于天然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异,产生出代表新的解集的种群.这个进程将导致种群像天然进化一样的后生代种群比前代加倍顺应于情况,末代种群中的最优个别经由解码,可以作为问题近似最优解.遗传算法程度流程图为：【试验内容】标题：已知f(x)=x*sin(x)+1,xÎ[0,2p],求f(x)的最大值和最小值.数据构造：struct poptype{double gene[length];//染色体double realnumber;//对应的实数xdouble fitness;//顺应度double rfitness;//相对顺应度double cfitness;//累计顺应度};struct poptype population[popsize+1];//最后一位存放max/minstruct poptype newpopulation[popsize+1];//染色体编码：[0,2]x π∈,变量长度为 2 π,取小数点后6位,因为2262322*102;π<<是以,染色体由23位字节的二进制矢量暗示,则X 与二进制串（<b 22 b 21…… b 0>）2之间的映射如下：()22222102010bb ......b 2'i i i b x =⎛⎫=•= ⎪⎝⎭∑;232'21x x π=- 顺应度函数：因为请求f(x)的最值,所以顺应度函数即可为f(x).但为了确保在轮赌法选择过中,每个个别都有被选中的可能性,是以须要将所有顺应度调剂为大于0的值.是以,设计求最大值的顺应度函数如下：将最小问题转化为求-f(x)的最大值,同理,设计最小值的顺应度函数如下：种群大小：本试验默以为50,再进行种群初始化.试验参数：重要有迭代数,交叉概率,变异概率这三个参数.一般交叉概率在0.6-0.9规模内,变异概率在0.01-0.1规模内.可以经由过程手动输入进行调试.重要代码如下：void initialize()//种群初始化{srand(time(NULL));int i,j;for(i=0;i<popsize;i++)for(j=0;j<23;j++)population[i].gene[j]=rand()%2;void transform()//染色体转化为实数x{int i,j;for(i=0;i<=popsize+1;i++){population[i].realnumber=0;for(j=0;j<23;j++)population[i].realnumber+=population[i].gene[j]*pow(2 ,j);population[i].realnumber=population[i].realnumber*2*p i/(pow(2,23)-1);}}void cal_fitness()//盘算顺应度{int i;for(i=0;i<popsize;i++)population[i].fitness=population[i].realnumber*sin(po pulation[i].realnumber)+6;}void select()//选择操纵{int mem,i,j,k;double sum=0;double p;for (mem=0;mem<popsize;mem++)sum+=population[mem].fitness;for (mem=0;mem<popsize; mem++)population[mem].rfitness=population[mem].fitness/sum;population[0].cfitness=population[0].rfitness;for (mem=1;mem<popsize;mem++)population[mem].cfitness=population[mem-1].cfitness+population[mem].rfitness;for (i=0;i<popsize;i++){ //轮赌法选择机制p=rand()%1000/1000.0;if (p<population[0].cfitness)newpopulation[i]=population[0];else{for (j=0;j<popsize;j++)if(p>=population[j].cfitness&&p<population[j+1].cfitness)newpopulation[i]=population[j+1];}}for (i=0;i<popsize;i++)//复制给下一代population[i]=newpopulation[i];}void cross()//交叉操纵{int i, mem, one;int first = 0;double x;for(mem=0;mem<popsize;mem++){x = rand()%1000/1000.0;if (x<pcross){++first;if (first%2==0)Xover(one,mem);//个别间染色体进行交叉函数else one=mem;}}}void mutate()//变异操纵{int i, j,t;double x;for (i=0;i<popsize;i++)for(j=0;j<length;j++){x=rand()%1000/1000.0;if (x<pvariation){if(population[i].gene[j])population[i].gene[j]=0; else population[i].gene[j]=1;}}}void cal_max()//盘算最大值{int i;double max,sum=0;int max_m;max=population[0].fitness;for(i=0;i<popsize-1;i++){if(population[i].fitness>population[i+1].fitness)if(population[i].fitness>=max){max=population[i].fitness;max_m=i;}else if(population[i+1].fitness>=max){max=population[i+1].fitness;max_m=i + 1;}}if(max>population[popsize].fitness){iteration=0;for (i=0;i<length;i++)population[popsize].gene[i]=population[max_m].gene[i]; population[popsize].fitness=population[max_m].fitness; }for (i=0;i<length;i++)sum=population[popsize].gene[i]-population[max_m].gene[i];if(sum==0)iteration++;transform();printf("%f,%f,%f,%f\n",population[popsize].fitness,po pulation[popsize+1].fitness,population[popsize].realnumbe r,population[popsize+1].realnumber);}【试验成果】。

遗传算法实验报告

遗传算法实验报告遗传算法实验报告引言：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉等操作，逐步优化问题的解。

本实验旨在探究遗传算法在解决优化问题中的应用，并通过实验验证其效果。

一、实验背景遗传算法最早由美国科学家约翰·霍兰德于20世纪60年代提出，其灵感来源于达尔文的进化论。

遗传算法通过基因编码、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，模拟了进化过程中的遗传和变异，从而找到问题的最优解。

二、实验目的本实验旨在通过遗传算法解决一个经典的优化问题，验证其在解决实际问题中的有效性。

同时，对遗传算法的参数设置和操作过程进行调整和优化，以提高算法的性能。

三、实验步骤1. 问题定义：选择一个经典的优化问题，例如旅行商问题（TSP）或背包问题。

2. 解空间建模：将问题的解表示为染色体，设计基因编码方式。

3. 适应度函数定义：根据问题的特点，设计一个能够评估染色体解的适应度函数。

4. 初始化种群：随机生成一组初始染色体，作为种群。

5. 选择操作：根据适应度函数，选择一部分较优秀的染色体作为父代。

6. 交叉操作：通过交叉操作，生成新的子代染色体。

7. 变异操作：对子代染色体进行变异操作，引入新的基因变异。

8. 适应度评估：计算新的子代染色体的适应度。

9. 父代替换：根据适应度函数，选择一部分较优秀的子代染色体替换掉父代染色体。

10. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，若满足则结束算法，否则返回步骤5。

11. 输出结果：输出最优解及其适应度值。

四、实验结果与分析通过实验，我们得到了一组优化问题的最优解，并计算出其适应度值。

通过观察实验结果，我们可以发现遗传算法在解决优化问题中的有效性。

同时，我们还可以通过调整遗传算法的参数和操作过程，进一步提高算法的性能。

五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遗传算法的原理和应用。

遗传算法作为一种优化算法，具有较强的适应性和鲁棒性，在解决实际问题中具有广泛的应用前景。

技术报告_遗传算法

遗传算法1.概述遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。

每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。

染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。

因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。

由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

1.1产生与背景生物只有经过许多世代的不断进化（evolution,演化），才能更好地完成生存与繁衍的任务。

遗传算法也遵循同样的方式，需要随着时间的推移不断成长、演化，最后才能收敛，得到针对某类特定问题的一个或多个解。

了解一些有关有生命的机体如何演化的知识，对理解遗传算法的演化机制是是有帮助的。

从本质上说，任何生物机体不过就是一大堆细胞的集合。

每个细胞都包含若干组相同的DNA链，人们一般称之为染色体（chromosome）。

染色体中包含的DNA分为两股，这两股DNA 链以螺旋状绞合在一起，这就是我们所熟悉的DNA双螺旋结构模型。

图 1.1 DNA双螺旋结构单个染色体是由称作基因（gene）的更小结构模块组成，而基因则又由称作核苷酸（nucleotide）的物质组成。

遗传算法实验报告

实验一二进制编码函数优化一、实验目的根据给出的数学模型，利用遗传算法求解，并用C 语言编程实现。

采用二进制编码方式，通过不断调整种群规模、进化代数、交叉因子和变异因子等参数，对目标函数进行优化求解。

重点：掌握二进制编码的编程过程。

二、实验仪器Acer Aspire V5-472G ，Windows 7 旗舰版，64位操作系统 Intel(R) Core(TM) i5-3337 CPU @1.8GHz 1.80 GHz Microsoft Visual C++ 6.0 Microsoft Office Excel 2016三、实验内容及步骤采用二进制编码方式优化如下测试函数： (1) De Jong 函数F1：极小点f 1(0, 0, 0)＝0。

(2) De Jong 函数F2：极小点f 2(1，1) = 0。

(3) De Jong 函数F3：对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。

要求：对每一个测试函数，分析不同的种群规模（20～100）、交叉概率（0.4～0.99）和变异概率（0.0001～0.1）对优化结果的影响，试确定最佳参数组合。

四、实验报告(1) 根据De Jong函数F1：极小点f1(0, 0, 0)＝0。

给定Cmax=100，MaxGeneration=100，在此基础上改变A：Popsize(20、60、100)、B:Pc（0.3、0.6、0.9）、C：Pm（0.1、0.05、0.001）等参数，设计一个3因素3水平的正交实验，根据正交实验表进行实验。

将正交实验因素和实验结果整合成一个正交实验表，如表1.1.1所示。

其中M表示best达到0的最小迭代数，N代表Average的收敛性，收敛为1，不收敛为0。

对实验结果M、N两项参数进行分析，得到均值响应表，如表1.1.2所示。

表1.1.1 函数F1正交实验表表1.1.2 函数F1均值响应表通过分析均值响应表，得到较优的组合为A1B1C2和A1B1C1。

用于函数优化的遗传算法的报告

八个常用的测试函数
二维球形函数： f ( x , y ) x y , 5.12 x 5.12 De Jong函数： f ( x , y ) 100( y x ) ( x 1) x , y [ 2.048, 2.048] Goldstein--price函数： f ( x , y ) [1 ( x y 1) (1 9 1 4 x 3 y 1 4 x 6 xy 3 x )]
2 4 6 2 4 5
2 2 6
f 4 ( x , y ) ( x y 11) ( x y 7) x , y [ 6, 6]
2 2 2
5
5
7
i 1
i 1
2
2
8
6 x y 10
2 2
15
2012-7-20
运行结果
函数最优值最差值平均值实际最优值 0 0 3 f1(x) f2(x) f3(x) -1.2207e-008 2.2631e-006 3 1.2207e-005 1.9232e-004 3.0001 6.6530e-006 8.9500e-005 3
f4(x)
f5(x) f6(x) f7(x) f8(x)
6.8081e-008
-1.0316 -0.1848 -186.7308 -2.1188
2.2219e-005
-1.0309 -0.1848 -186.7012 -2.1188
8.5730e-006
-1.0143 -0.1848 -186.7291 -2.1188
F (1) F ( 2 ) F ( i 1) ada_sum * rand F(1) F ( 2 ) F ( i )

遗传算法求解TSP问题报告

遗传算法求解TSP问题实验报告一、实验要求：以旅行商问题（TSP）为例做模拟进化搜索技术实验，并提交实验研究报告。

二、实验思路：bool fnCreateRandomGene(); //产生随机基因bool fnGeneAberrance(); //基因变异bool fnGeneMix(); //基因交叉产生新的个体测试并淘汰适应度低的个体bool fnEvalAll(); //测试所有基因的适应度int fnEvalOne(T &Gene); //测试某一个基因的适应度void Crossover( int nFatherA, int nFatherB);void fnDispProbability(); //显示每个个体的权值Crossover()——两染色体的交叉实现输入参数：1、nFatherA 父染色体A2、nFatherB 父染色体B3、nMode 交叉方式返回值：空注：现有交叉方式1、常规交叉方式，该方式比《现代计算方法》（邢文训等编著）p178给出的“非常规码的常规交配法”稍复杂些。

书中只随机选择一个交配位，两个后代交配位之前的基因分别继承双亲的交配位之前的基因。

本程序中，是随机选择两个不相同的交配位，后代在这两个交配位之间继承双亲在这两个交配位之间的基因如父A 1 2 3 | 4 5 6 7 | 8 9 10父B 4 7 8 | 3 2 5 9 | 1 6 10子A 8 3 2 | 4 5 6 7 | 9 1 10子B 1 4 6 | 3 2 5 9 | 7 8 102、贪心交叉方式（Greedy Crossover），具体算法可参见谢胜利,等.求解ＴＳＰ问题的一种改进的遗传算法[Ｊ].计算机工程与应用,2002(8):58～245.三、实验代码：#include <fstream>#include<iostream>#include <vector>#include <algorithm>#include<math.h>#include <time.h>#include <stdlib.h>#include "def.h"#include "TSP.h"void main(){ifstream input_file;ofstream output_file;time_t time1,time2;int _GENERATION_AMOUNT;int times;int _CITY_AMOUNT=-1;int ii,j,k;std::vector<double> x;std::vector<double> y;char readfile[50];const char* writefile="tsp.txt";double tempx[10000],tempy[10000];cout<<"打开城市坐标文件：";cin>>readfile;input_file.open(readfile);if(!input_file){cout<<"打开错误！";return;}cout<<"读入城市坐标........"<<endl;while(1){if(!input_file.eof()){_CITY_AMOUNT++;input_file>>tempx[_CITY_AMOUNT]>>tempy[_CITY_AMOUNT];if(tempx[_CITY_AMOUNT]<0||tempy[_CITY_AMOUNT]<0){cout<<"文件格式有误！";return;}}elsebreak;}if( _CITY_AMOUNT==-1){cout<<"文件格式有误！";return;}input_file.close();_CITY_AMOUNT=_CITY_AMOUNT+1;x.reserve(_CITY_AMOUNT);y.reserve(_CITY_AMOUNT);lpCityDistance.reserve(_CITY_AMOUNT*_CITY_AMOUNT);for(k=0;k<_CITY_AMOUNT;k++){x[k]=tempx[k];y[k]=tempy[k];}cout<<"已存入的城市信息为:"<<endl;for(ii=0;ii<_CITY_AMOUNT;ii++)cout<<"第"<<ii+1<<"个城市"<<"("<<x[ii]<<","<<y[ii]<<")"<<endl;lpCityDistance.clear();for(k=0;k<_CITY_AMOUNT;k++){lpCityDistance[k*_CITY_AMOUNT+k]=0;for(j=k+1;j<_CITY_AMOUNT;j++){lpCityDistance[k*_CITY_AMOUNT+j]=lpCityDistance[j*_CITY_AMOUNT+k] =sqrt((x[k]-x[j])*(x[k]-x[j])+(y[k]-y[j])*(y[k]-y[j]));}}cout<<"输入进化代数:"<<endl;cin>>times;cout<<"输入种群大小:(大于城市个数小于10000)"<<endl;cin>> _GENERATION_AMOUNT;while(_GENERATION_AMOUNT>=10000||_GENERATION_AMOUNT<_CITY_AMOUNT){cout<<"种群数输入错误!请重新输入(大于城市个数小于10000)"<<endl;cin>> _GENERATION_AMOUNT;}Csga<_CONTAINER, _CONTAINER_P> CUnit(times,_GENERATION_AMOUNT,_CITY_AMOUNT); //初始化time1=time(NULL);//开始遗传算法if(!CUnit.fnCreateRandomGene()) //产生随机基因//产生随机的基因{exit(0);}//循环基因编译,杂交,淘汰过程CUnit.fnEvalAll(); //测试所有基因的适应度for ( int i = 0; i<times; ++i ){//CUnit.fnDispProbability();//显示每个个体的权值CUnit.fnGeneAberrance(); //基因变异//基因变异//CUnit.fnDispProbability();//显示每个个体的权值CUnit.fnGeneMix();//交叉产生新的个体测试并淘汰适应度低的个体//基因杂交CUnit.fnEvalAll(); //测试所有基因的适应度// 每隔_DISP_INTERV AL显示一次结果if ( (i+1)%_DISP_INTERV AL == 0 || i == 0){cout << "第" << i+1 << "代" <<endl;CUnit.fnDispProbability();CUnit.fnDispHistoryMin();}}CUnit.fnDispHistoryMin();time2=time(NULL);cout<<"\n\n计算用时为:"<<difftime(time2,time1)<<"s"<<endl;}四、实验结果：。

TSP的遗传算法程序实验报告

TSP的遗传算法程序一、实验原理遗传算法的流程如图所示：二、程序的主要思想使用C语言实现TSP的遗传算法根据遗传算法的原理，自定义所需的初始染色体长度、初始群体大小、最大的迭代次数、交叉概率以及变异概率。

初始时生成与染色体长度相同个数的城市，为每个城市随机生成平面坐标，将城市的初始生成的顺序作为初始的路径，即第一条染色体。

计算路径中相邻城市之间的距离，并进行保存。

将生成的城市再进行多次的重新排列，得到多条不同的路径，将这些路径作为初始群体里的染色体，计算每条路径的长度。

通过自定义的适应度函数计算染色体的适应度，通过交叉、变异生成新的种群。

对新种群继续迭代操作，直到达到初始定义的迭代次数，获得最终的路径及路径图。

三、程序的主要步骤①染色体初始化的子函数1)void initialize()2){int k,j,minx,miny,maxx,maxy;3)initdata();4)minx=0;5)miny=0;6)maxx=0;maxy=0;7)for(k=0;k<lchrom;k++)8){x[k]=rand();9)if(x[k]>maxx)maxx=x[k];10)if(x[k]<minx)minx=x[k];11)y[k]=rand();12)if(y[k]>maxy)maxy=y[k];13)if(y[k]<miny)miny=y[k];14)}15)if((maxx-minx)>(maxy-miny))16){maxxy=maxx-minx;}17)else {maxxy=maxy-miny;}18)maxdd=0.0;19)for(k=0;k<lchrom;k++)20)for(j=0;j<lchrom;j++)21){dd[k*lchrom+j]=hypot(x[k]-x[j],y[k]-y[j]);22)if(maxdd<dd[k*lchrom+j])maxdd=dd[k*lchrom+j];23)}24)refpd=dd[lchrom-1];25)for(k=0;k<lchrom;k++)26)refpd=refpd+dd[k*lchrom+k+2];27)for(j=0;j<lchrom;j++)28)dd[j*lchrom+j]=4.0*maxdd;29)ff=(0.765*maxxy*pow(lchrom,0.5));30)minpp=0;31)min=dd[lchrom-1];32)for(j=0;j<lchrom-1;j++)33){if(dd[lchrom*j+lchrom-1]<min)34){min=dd[lchrom*j+lchrom-1];35)minpp=j;36)}37)}38)initpop();39)statistics(oldpop);40)initreport();41)}7） for(k=0;k<lchrom;k++)8） {x[k]=rand();9） if(x[k]>maxx)maxx=x[k];10）if(x[k]<minx)minx=x[k];11）y[k]=rand();12）if(y[k]>maxy)maxy=y[k]13）if(y[k]<miny)miny=y[k];14）}此段程序是初始化多个城市的坐标值（x,y），其中（x[k],y[k]）代表第k+1个城市的坐标值，也相当于初始染色体的第k+1个基因值。

遗传算法报告

传统优化算法可以解决一些比较简单的问题，但对于一些非线性的复杂问题，往往优化时间很长，并且经常不能得到最优解，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度，而一些现代优化算法就能很好地解决这些问题。

2 0 世纪 6 0 年代学者开始对遗传进化感兴趣，进而形成了遗传算法。

遗传算法（GA）是由美国Michigan大学的Holla nd教授于1975年首先提出的。

它源于达尔文的进化论、孟德尔的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说;其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。

从公开发表的论文看,我国首先开始研究应用遗传算法的有赵改善和华中理工大学的师汉民等人。

遗传算法最早应用于一维地震波形反演中,其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身,搜索过程既不受优化函数联系性的约束,也不要求优化函数可导,具有较好的全局搜索能力;算法的基本思想简单,运行方式和实现步骤规范,具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点,但其局部搜索能力差,容易出现早熟现象。

自1985年起,国际遗传算法会议每两年召开一次,在欧洲,从1990年开始每隔一年也举办一次类似的会议。

1993 年,国际上第一本以遗传算法和进化计算为核心内容的学术期刊《EvolutionaryComputation 》（进化计算）在MIT 创刊; 1994 年,在美国奥兰多召开的IEEE WorldCongressonComputationntelligence（IEEE 全球计算智能大会）上,进化计算与模糊逻辑、神经网络一起统称为计算智能; 1997 年,《IEEETransac-tionsonEvolutionaryComputation 》创刊。

这些刊物及时全面地报道了近年来遗传算法的最新研究成果。

目前,与遗传算法有关的学术会议包括ICGA PPSN ICEG ANN& GA EP、FOGA COGANN EC GP、SEAL等。

遗传算法实验报告

遗传算法实验报告一、实验目的遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，本次实验的主要目的是深入理解遗传算法的原理和工作机制，并通过实际编程实现来解决特定的优化问题，观察其性能和效果。

二、实验原理遗传算法模拟了生物进化的过程，通过对一组潜在的解决方案（称为个体或染色体）进行选择、交叉和变异操作，逐步迭代优化，以找到最优或近似最优的解。

在遗传算法中，每个个体都由一组基因表示，这些基因对应于问题的参数。

适应度函数用于评估每个个体的优劣程度，适应度高的个体更有可能被选择进行繁殖，产生下一代个体。

选择操作通常基于个体的适应度比例，适应度高的个体有更高的概率被选中。

交叉操作将两个父代个体的基因部分组合，生成新的子代个体。

变异操作则以一定的概率随机改变个体的某些基因，以增加种群的多样性。

三、实验环境本次实验使用 Python 编程语言，主要依赖的库有 numpy 用于数组操作，matplotlib 用于结果可视化。

四、实验步骤1、问题定义确定要优化的问题，例如求解函数的最大值或最小值，或者在给定约束条件下寻找最优的参数组合。

定义适应度函数，用于衡量每个个体的优劣。

2、编码方案确定如何将问题的解编码为染色体的形式。

常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。

3、初始化种群随机生成一定数量的初始个体，组成初始种群。

4、选择操作根据个体的适应度计算选择概率，使用轮盘赌选择或其他选择方法选择父代个体。

5、交叉操作对选中的父代个体进行交叉，生成子代个体。

6、变异操作以一定的概率对个体的基因进行变异。

7、迭代更新重复进行选择、交叉和变异操作，生成新的种群，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。

8、结果分析对最终得到的最优个体进行解码，得到问题的解。

分析遗传算法的性能，如收敛速度、解的质量等。

五、实验结果与分析以求解函数 f(x) ＝ x^2 在区间 0, 10 上的最大值为例，进行了遗传算法的实验。

1、适应度函数定义适应度函数直接采用目标函数 f(x) ＝ x^2 ，即适应度越高，函数值越大。

关于遗传算法的实验报告

关于遗传算法的实验报告一、实验目的：理解和掌握遗传算法的应用及意义，能用一门自己擅长的语言实现遗传算法的基本功能，在此基础上进一步理解和巩固对遗传算法的重要，以便在今后的学习和工作中能有效的运用和借鉴！需要指出的是遗传算法并不是能保证所得到的就是最佳的答案但通过一定的方法可以将误差控制在一定的范围内！二、实验原理和题目：1.遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。

其求解过程是个最优化的过程。

一般遗传算法的主要步骤如下：（1）随机产生一个确定长度的特征字符串组成的初始种群。

（2）对该字符串种群迭代地执行下面的步骤a和步骤b，直到满足停止准则为止：a计算种群中每个个体字符串的适应值；b应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代种群。

（3）把在后代中表现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，即为问题的一个解。

2.通过编码、设置种群、设置适应度函数、遗传操作、解码产生需要的解。

f(x)=x*sin(x)+1，x∈[0,2π],求解f(x)的最大值和最小值。

三、实验条件硬件：微型计算机。

语言：本实验选用的为C++语言。

四、实验内容：建造针对f(x)的遗传算法程序，然后进行运行求解。

五、实验步骤：1. 确定基本功能：本实验是实现f（x）的最大值和最小值的求解。

2. 对f(x)进行编码：用一个二进制矢量表示一个染色体，由染色体来代表变量x的实数值，这里精度取小数点后6位数，变量x的域长为2π，整个区间被分为2π*1000000个等长的区间。

由于2π*1000000在23位二进制数的表示范围呢，所以，编码长度为23位。

3. 设计适应度函数：由于要求f（x）的最值，所以适应度函数可根据f（x）做适当的改变。

最大值：f(x)=x*sin(x)+5；最小值：f(x)=1/（x*sin(x)+5 ）;4. 针对f(x)的设计并且实现遗传算法程序：遗传操作主要包括复制、交叉和变异。

实验五：遗传算法求解函数最值问题实验

实验五：遗传算法求解函数最值问题实验一、实验目的使用遗传算法求解函数在及y的最大值。

二、实验内容使用遗传算法进行求解，篇末所附源代码中带有算法的详细注释。

算法中涉及不同的参数，参数的取值需要根据实际情况进行设定，下面运行时将给出不同参数的结果对比。

定义整体算法的结束条件为，当种群进化次数达到maxGeneration时停止，此时种群中的最优解即作为算法的最终输出。

设种群规模为N，首先是随机产生N个个体，实验中定义了类型Chromosome表示一个个体，并且在默认构造函数中即进行了随机的操作。

然后程序进行若干次的迭代，在每次迭代过程中，进行选择、交叉及变异三个操作。

1.选择操作首先计算当前每个个体的适应度函数值，这里的适应度函数即为所要求的优化函数，然后归一化求得每个个体选中的概率，然后用轮盘赌的方法以允许重复的方式选择选择N个个体，即为选择之后的群体。

但实验时发现结果不好，经过仔细研究之后发现，这里在x、y 取某些值的时候，目标函数计算出来的适应值可能会出现负值，这时如果按照把每个个体的适应值除以适应值的总和的进行归一化的话会出现问题，因为个体可能出现负值，总和也可能出现负值，如果归一化的时候除以了一个负值，选择时就会选择一些不良的个体，对实验结果造成影响。

对于这个问题，我把适应度函数定为目标函数的函数值加一个正数，保证得到的适应值为正数，然后再进行一般的归一化和选择的操作。

实验结果表明，之前的实验结果很不稳定，修正后的结果比较稳定，趋于最大值。

2.交叉操作首先是根据交叉概率probCross选择要交叉的个体进行交叉。

这里根据交叉参数crossnum进行多点交叉，首先随机生成交叉点位置，允许交叉点重合，两个重合的交叉点效果互相抵消，相当于没有交叉点，然后根据交叉点进行交叉操作，得到新的个体。

3.变异操作首先是根据变异概率probMutation选择要变异的个体。

变异时先随机生成变异的位置，然后把改位的01值翻转。

遗传算法实验

实验四遗传算法实验一、实验目的：熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传求解函数优化问题，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。

二、实验原理：旅行商问题，即TSP问题（TravelingSalesmanProblem）是数学领域中著名问题之一。

假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。

路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

TSP问题是一个组合优化问题。

该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。

因此，任何能使该问题的求解得以简化的方法，都将受到高度的评价和关注。

遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程。

它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。

这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代。

后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程。

群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解。

要求利用遗传算法求解TSP问题的最短路径。

三、实验内容及要求1、参考实验系统给出的遗传算法核心代码，用遗传算法求解TSP的优化问题，分析遗传算法求解不同规模TSP问题的算法性能。

2、对于同一个TSP问题，分析种群规模、交叉概率和变异概率对算法结果的影响。

3、增加1种变异策略和1种个体选择概率分配策略，比较求解同一TSP问题时不同变异策略及不同个体选择分配策略对算法结果的影响。

4、上交源代码。

四、实验结果（根据实验报告要求）1、画出遗传算法求解TSP问题的流程图。

2、分析遗传算法求解不同规模的TSP问题的算法性能。

(1)遗传算法执行方式说明：适应度值计算方法：当前路线的路径长度个体选择概率分配方法：适应度比例方法选择个体方法：轮盘赌选择交叉类型：PMX交叉变异类型：两点互换变异(2)实验模拟结果:城市个数历欢最好适应度历次最差适应度运行时间/血688.854388.3543379910146.009154.679352515210.027250.067429720278.942366.18L644025392.002■168,03630430513.155567.738704735627.6336S4.323855240745.577735,756927245727.03S25.06810434图2图1由图1和图2可知，遗传算法执行时间随着TSP问题规模的增大而增大，并且大致为线性增长。

2023年基于遗传算法求解TSP问题实验报告

基于遗传算法求解TSP问题班级, 学号, 姓名摘要: 巡回旅行商问题（TSP）是一种组合优化方面旳问题, 从理论上讲, 使用穷举法不仅可以求解TSP问题, 并且还可以得到最优解。

不过, 运用穷举法所花费旳时间巨大旳, 当问题旳规模很大时, 穷举法旳执行效率较低, 不能满足及时旳需要。

遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于处理最优化旳一种搜索启发式算法, 是进化算法旳一种。

该算法通过模拟生物学交叉、变异等方式, 是目前向最优解旳方向进化, 因此使用于TSP问题旳求解。

关键词: 人工智能；TSP问题；遗传算法本组组员: 林志青, 韩会雯, 赵昊罡本人分工：掌握遗传算法旳基本原理, 编写遗传算法中部分匹配交叉、循环交叉和循序交叉旳详细实现过程。

1 引言旅行商问题, 即TSP问题, 是一种最优解旳求解问题。

假设有n个都市, 并且每个都市之间旳距离已知, 则怎样只走一遍并获得最短途径为该问题旳详细解释。

对于TSP问题旳处理, 有穷举法、分支限界法等求解方式, 该文章重要简介遗传算法求解过程。

遗传算法简称GA, 在本质上是一种求解问题旳高效并行全局搜索措施。

遗传算法从任意一种初始化旳群体出发, 通过随机选择、交叉和变异等遗传操作, 使群体一代一代旳进化到搜索空间中越来越好旳区域, 直至抵达最优解。

在遗传算法中, 交叉操作为重要操作之一, 包括部分匹配交叉、循环交叉和次序交叉等。

2 算法原理与系统设计执行遗传算法, 根据需要设定对应旳交叉因子、变异因子和迭代次数, 并选择对应旳交叉算法,当程序图形显示并运算时会得到目前旳最优解, 判断与否获得最终旳最优解, 若已得到所需成果, 则停止运行, 否则继续执行。

详细流程图如下所示:部分匹配交叉（PMX）: 先随机生成两个交叉点, 定义这两点间旳区域为匹配区域, 并互换两个父代旳匹配区域。

如下图所示:父代A: 872 | 130 | 9546父代B: 983 | 567 | 1420互换后变为:temp A: 872 | 567 | 9546temp B: 983 | 130 | 1420对于 temp A.tempB中匹配区域以外出现旳数码反复, 要根据匹配区域内旳位置逐一进行替代。

遗传算法试验报告

智能优化计算课程试验报告实验要求：用遗传算法解决下面函数的极小值问题：遗传算法的具体实施策略不限，最好用MATLAB，上交内容包括源程序和运行结果实验内容：目标函数是一个含有30维变量的复杂型超越函数，决定使用MA TLAB7.0下的遗传函数工具箱来寻找函数最小值。

一．函数编辑在m文件下编辑目标函数：function y =fun(x);y = zeros(size(x,1),1); %产生一个列向量,(种群数)*1,作为预留解空间[xSize, Dim] = size(x); %xSize:种群数; Dim:变量x的维数indices = repmat(1:Dim, xSize, 1); %生成函数中i的空间矩阵,(种群数)*(变量维数)y = sum(((x.^2) / 4000)')' - prod(cos(x ./ sqrt(indices))')' + 1; %函数表达式,此处均采用矩阵点乘的形式二．遗传算法参数设置通过gatool(遗传算法工具箱)设置参数，运行程序，选择合适参数。

Number of variables(变量维数):30Population size:100Initial range:[-600;600]Selection function (选择函数): tournament(锦标赛); tournament size:2Mutation function (变异函数): Uniform(); Rate:0.05Crossover function: Intermediate; Ratio: 0.05Generrations: 5000; Stall generations: Inf; Stall time limite: InfFitness function is vectorized: on其余均为工具箱默认参数。

三．运行程序将设置好参数的算法程序运行30次运行，最佳运行结果为：3.4937e-010x1～x30取值：1.0e-004 *-0.0097 0.0017 0.0587 -0.0250 0.0765 0.0391 -0.0824 0.0653 -0.0539 -0.3470 -0.1078 0.4388 0.0223 0.0363 0.0003 0.0228 -0.0481 -0.4491 -0.5006 -0.2514 0.0608 -0.1022 0.3454 0.11460.0768 -0.0203 0.0910 -0.0571 0.0065 -0.138450010001500200025003000350040004500500005001000GenerationF i t n e s s v a l ue Best: 3.4999e-010 Mean: 15.0886010203040506070809010005001000Fitness of Each Individual四．保存遗传算法程序将在工具箱中编辑好的算法导出为m 函数并保存：function [X,FVAL,REASON,OUTPUT,POPULATION,SCORES] = untitled%% This is an auto generated M file to do optimization with the Genetic Algorithm and % Direct Search Toolbox. Use GAOPTIMSET for default GA options structure.%%Fitness functionfitnessFunction = @fun;%%Number of Variablesnvars = 30;%Start with default optionsoptions = gaoptimset;%%Modify some parametersoptions = gaoptimset(options,'PopInitRange' ,[-600 ; 600 ]);options = gaoptimset(options,'PopulationSize' ,100);options = gaoptimset(options,'Generations' ,5000);options = gaoptimset(options,'StallGenLimit' ,Inf);options = gaoptimset(options,'StallTimeLimit' ,Inf);options = gaoptimset(options,'PlotInterval' ,30);options = gaoptimset(options,'SelectionFcn' ,{ @selectiontournament 2 }); options = gaoptimset(options,'CrossoverFcn' ,{ @crossoverintermediate 0.05 }); options = gaoptimset(options,'MutationFcn' ,{ @mutationuniform 0.05 });options = gaoptimset(options,'Display' ,'off');options = gaoptimset(options,'PlotFcns' ,{ @gaplotbestf });options = gaoptimset(options,'Vectorized' ,'on');%%Run GA[X,FVAL,REASON,OUTPUT,POPULATION,SCORES] = ga(fitnessFunction,nvars,options);以上结果亦可在m文件中直接运行获得。

遗传算法实验

二、实验原理：旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。

假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路经的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。

路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

TSP问题是一个组合优化问题。

该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。

因此，任何能使该问题的求解得以简化的方法，都将受到高度的评价和关注。

遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程。

它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。

这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代。

后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程。

群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解。

要求利用遗传算法求解TSP问题的最短路径。

三、实验内容及要求1、参考实验系统给出的遗传算法核心代码，用遗传算法求解TSP的优化问题，分析遗传算法求解不同规模TSP问题的算法性能。

2、对于同一个TSP问题，分析种群规模、交叉概率和变异概率对算法结果的影响。

3、增加1种变异策略和1种个体选择概率分配策略，比较求解同一TSP问题时不同变异策略及不同个体选择分配策略对算法结果的影响。

4、上交源代码。

四、实验结果（根据实验报告要求）1、画出遗传算法求解TSP问题的流程图。

问题确定表示问题解的染色体（编码）初始化种群计算每个个体的适应值满足终止条件根据适应值选择输出最优解交叉变异2、分析遗传算法求解不同规模的TSP问题的算法性能。

遗传算法仿真实验

遗传算法仿真实验遗传算法是一种模拟生物适应进化的优化算法，在解决复杂问题时取得了很好的效果。

为了更好地理解和评估遗传算法的性能，可以进行一系列的仿真实验。

本文将介绍一种基于遗传算法的仿真实验，旨在展示其在函数优化问题上的应用。

首先，选择一个经典的函数优化问题作为仿真实验的目标函数。

本实验选择了一个常用的函数，Sphere函数作为目标函数。

目标函数为f(x) = x1^2 + x2^2 + x3^2 + ... + xn^2，其中n为变量的数量。

接下来，需要定义遗传算法的基本元素和操作。

首先是染色体的表示方法，可以使用二进制编码的方式来表示染色体。

假设每个变量的取值范围为[-5,5]，可以将其转换为二进制编码。

然后，需要定义适应度函数，用于评估每个染色体的适应度。

适应度函数计算染色体对应的解在目标函数中的取值，并将该值作为染色体的适应度。

对于Sphere函数而言，适应度函数为f(x)。

接下来，需要定义遗传算法的运算操作，包括选择、交叉和变异。

选择操作用于根据染色体的适应度选择优秀个体，常用的选择算法有轮盘赌和竞争选择。

交叉操作用于生成新的子代染色体，可采用单点交叉或多点交叉。

变异操作用于引入新的遗传信息，增加适应度的多样性。

变异操作通常选择一些位上的基因进行变异。

然后，需要设置遗传算法的参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等。

合理的参数设置可以提高算法的性能和收敛速度。

最后，进行遗传算法的迭代优化。

根据设定的参数和定义的操作，初始化种群，并通过选择、交叉和变异操作不断更新种群。

在每一代中，根据适应度函数评估每个个体的适应度，并根据选择算法选择优秀个体用于产生新的子代。

然后，通过交叉和变异操作生成新的子代染色体，并更新种群。

迭代优化过程中，记录每代最优解的变化情况。

通过实验的结果和数据分析，可以对遗传算法的性能和效果进行评估。

可以观察最优解的收敛情况，分析种群中个体的多样性和收敛性能。

还可以根据不同的参数设置和操作定义，进行对比实验，比较不同算法的性能差异。

遗传算法课程心得体会

遗传算法课程心得体会篇一：遗传算法实验报告江南大学物联网工程学院实验报告课程名称人工智能实验名称遗传算法实验日期 20XX-4-10 班级计科1305姓名游思睿学号 1030413529 实验报告要求1．实验名称 2．实验要求 3．实验环境 4．实验步骤 5．实验体会一、实验目的：基本了解遗传算法的原理和具体程序实现。

二、实验内容：利用遗传算法计算二元函数的最大值个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量 x1, x2 编码为一种符号串。

本题中，用无符号二进制整数来表示。

因 x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。

例如，基因型 X＝101110 所对应的表现型是：x＝[ 5，6 ]。

个体的表现型x和基因型X之间可通过编码和解码程序相互转换。

初始群体的产生遗传算法是对群体进行的进化操作，需要给其淮备一些表示起始搜索点的初始群体数据。

本例中，群体规模的大小取为4，即群体由4个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。

如：011101，101011，011100，111001适应度汁算遗传算法中以个体适应度的大小来评定各个个体的优劣程度，从而决定其遗传机会的大小。

本例中，目标函数总取非负值，并且是以求函数最大值为优化目标，故可直接利用目标函数值作为个体的适应度。

选择运算选择运算把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗传到下一代群体中。

一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。

本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。

其具体操作过程是：先计算出群体中所有个体的适应度的总和 ?fi ;其次计算出每个个体的相对适应度的大小 fi / ?fi ，它即为每个个体被遗传到下一代群体中的概率。

每个概率值组成一个区域，全部概率值之和为1；最后再产生一个0到1之间的随机数，依据该随机数出现在上述哪一个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。

实验利用遗传算法进行函数优化

实验利用遗传算法进行函数优化一、实验目的1 了解及掌握遗传算法的基本操作2 利用遗传算法解决实际问题3 熟悉MATLAB编程语言二、实验内容编写一个基于遗传算法的函数寻优程序，完成如下任务：1、在区间[-1,2]上搜索函数f1=x*sin(10πx)+2的最大值。

2、搜索函数f2=x12+x22的最小值 (其中，-5.12<x1,x2<5.12)程序由选择、交叉和变异三个遗传操作及群体更新等主要算法模块以及随机函数发生器、译码、适应度评估模块组成。

程序输入参数为群体规模、染色体长度，交叉概率，变异概率等。

其中，群体规模的取值范围为2—100之间的任意偶数，染色体长度取不大于64的整数，交叉概率和变异概率的取值范围为[0，1]。

输出数据包括每代最优个体码串、译码值、目标函数值以及用图形显示逐渐逼近最优解的过程。

三、实验原理遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。

四、程序与运行结果第一题：figure(1);fplot('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]); %画出函数曲线%定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=25; %最大遗传代数PRECI=20; %变量的二进制位数GGAP=0.9; %代沟trace=zeros(2, MAXGEN); %寻优结果的初始值FieldD=[20;-1;2;1;0;1;1]; %区域描述器Chrom=crtbp(NIND, PRECI); %初始种群gen=0; %代计数器variable=bs2rv(Chrom, FieldD); %计算初始种群的十进制转换ObjV=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; %计算目标函数值while gen<MAXGENFitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值SelCh=select('sus', Chrom, FitnV, GGAP); %选择SelCh=recombin('xovsp', SelCh, 0.7); %重组SelCh=mut(SelCh); %变异variable=bs2rv(SelCh, FieldD); %子代个体的十进制转换ObjVSel=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0; %计算子代的目标函数值[Chrom ObjV]=reins(Chrom, SelCh, 1, 1, ObjV, ObjVSel); %重新插入子代的新种群variable=bs2rv(Chrom, FieldD);gen=gen+1; %代计数器增加%输出最优解及其序号，并在目标函数图像中标出，Y为最优解，I为种群的序号[Y, I]=max(ObjV);hold on;plot(variable(I), Y, 'bo');trace(1, gen)=max(ObjV); %遗传算法性能跟踪trace(2, gen)=sum(ObjV)/length(ObjV);endvariable=bs2rv(Chrom, FieldD); %最优个体的十进制转换hold on, grid;plot(variable,ObjV,'b*');figure(2);hold on;plot(trace(2,:),'-.');gridlegend('解的变化','种群均值的变化')最后寻优结果为：x=1.8505，f(x)=3.8503第二题：function result=zuoye23(Size,umin,umax,pc,pm,e) clc;clear;tic;Size=80;G=100;CodeL=10;umax=5.12;umin=-5.12;E=round(rand(Size,3*CodeL));for k=1:1:Gtime(k)=k;for s=1:1:Sizem=E(s,:);y1=0;y2=0;m1=m(1:1:CodeL);for i=1:1:CodeLy1=y1+m1(i)*2^(i-1);endx1=(umax-umin)*y1/1023+umin;m2=m(CodeL+1:1:2*CodeL);for i=1:1:CodeLy2=y2+m2(i)*2^(i-1);endx2=(umax-umin)*y2/1023+umin;F(s)=x1^2+x2^2;endBestJ(k)=min(F);fi=F; %适应度函数[Oderfi,Indexfi]=sort(fi); %按照适应度大小排序Bestfi=Oderfi(1); %Oderfi中最后一个即是最大的适应度BestS=E(Indexfi(1),:); %记录每一代中最优个体的0-1编码bfi(k)=Bestfi; %记录每一代中最优个体的适应度%****** Step 2 : 选择与复制******fi_sum=sum(fi);fi_Size=(Oderfi/fi_sum)*Size; %按照适应度大小排序fi_S=floor(fi_Size); %对80个个体依据相对适应度进行划分等级 kk=1;for i=1:1:Sizefor j=1:1:fi_S(i) %选择等级高的个体，等级越高被选次数越多 TempE(kk,:)=E(Indexfi(i),:);kk=kk+1; %选择进入下一代个体的个数，显然不够80个个体endend%************ Step 3 : 交叉操作********pc=0.60;n=ceil(20*rand);for i=1:2:(Size-1)temp=rand;if pc>temp %交叉条件TempE(i,n:end)=E(i+1,n:end);TempE(i+1,n:end)=E(i,n:end);endendTempE(Size,:)=BestS; %最优个体E=TempE; %种群替换%************ Step 4: 变异操作************%pm=0.001;%pm=0.001-[1:1:Size]*(0.001)/Size; %自适应变异概率%pm=0.0; %没有变异pm=0.1; %较大的变异概率for i=1:1:Sizefor j=1:1:2*CodeLtemp=rand;if pm>temp %变异条件if TempE(i,j)==0TempE(i,j)=1;elseTempE(i,j)=0;endendendendTempE(Size,:)=BestS;E=TempE; %种群替换end%x1=-1:0.01:2;%x2=-1:0.01:2;[x1,x2]=meshgrid(-5.12:0.01:5.12,-5.12:0.01:5.12);k=x1.^2+x2.^2;surf(x1,x2,k)%fplot('x1.^2+x2.^2',[a b]);hold onplot3(TempE,TempE,BestS,'TempE*');hold offxlabel('x');ylabel('BestS');[BestS index]=min(BestS); %计算大值及其位置result=[TempE(index) TempE(index) BestS]; %返回优化结果f x= 4.2550寻优结果为：min()五、总结本实验主要是要求以matlab为实验平台，采用遗传算法求解一个简单的目标最小化函数，程序运行的最终结果表明，遗传算法能够无限的接近于计算出一个最优解。

遗传算法实验报告

实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇

人工智能 遗传算法实验报告

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关于遗传算法的实验报告

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实验 利用遗传算法进行函数优化

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