基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码
用MATLAB实现遗传算法程序
用MATLAB实现遗传算法程序一、本文概述遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种模拟自然界生物进化过程的优化搜索算法，它通过模拟自然选择和遗传学机制，如选择、交叉、变异等，来寻找问题的最优解。
由于其全局搜索能力强、鲁棒性好以及易于实现并行化等优点，遗传算法在多个领域得到了广泛的应用，包括函数优化、机器学习、神经网络训练、组合优化等。
本文旨在介绍如何使用MATLAB实现遗传算法程序。
MATLAB作为一种强大的数学计算和编程工具，具有直观易用的图形界面和丰富的函数库，非常适合用于遗传算法的实现。
我们将从基本的遗传算法原理出发，逐步介绍如何在MATLAB中编写遗传算法程序，包括如何定义问题、编码、初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作等。
通过本文的学习，读者将能够掌握遗传算法的基本原理和MATLAB编程技巧，学会如何使用MATLAB实现遗传算法程序，并能够在实际问题中应用遗传算法求解最优解。
二、遗传算法基础遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法。
它借鉴了生物进化中的遗传、交叉、变异等机制，通过模拟这些自然过程来寻找问题的最优解。
遗传算法的核心思想是将问题的解表示为“染色体”，即一组编码，然后通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐步迭代搜索出最优解。
在遗传算法中，通常将问题的解表示为一个二进制字符串，每个字符串代表一个个体（Individual）。
每个个体都有一定的适应度（Fitness），适应度越高的个体在下一代中生存下来的概率越大。
通过选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）等操作，生成新一代的个体，并重复这一过程，直到找到满足条件的最优解或达到预定的迭代次数。
选择操作是根据个体的适应度，选择出适应度较高的个体作为父母，参与下一代的生成。
常见的选择算法有轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）、锦标赛选择（Tournament Selection）等。
遗传算法应用实例及matlab程序
遗传算法应用实例及matlab程序遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，在多个领域都有广泛的应用。
下面将以一个经典的实例，车间调度问题，来说明遗传算法在实际问题中的应用，并给出一个基于MATLAB的实现。
车间调度问题是一个经典的组合优化问题，它是指在给定一系列任务和一台机器的情况下，如何安排任务的执行顺序，以便最小化任务的完成时间或最大化任务的完成效率。
这个问题通常是NP困难问题，因此传统的优化算法往往难以找到全局最优解。
遗传算法能够解决车间调度问题，其基本思想是通过模拟生物进化的过程，不断演化和改进任务的调度顺序，以找到最优解。
具体步骤如下：1. 初始种群的生成：生成一批初始调度方案，每个方案都表示为一个染色体，一般采用随机生成的方式。
2. 个体适应度的计算：根据染色体中任务的执行顺序，计算每个调度方案的适应度值，一般使用任务完成时间作为适应度度量。
3. 选择操作：根据个体的适应度，采用选择策略选择一部分优秀个体作为父代。
4. 交叉操作：对选中的个体进行交叉操作，生成新的子代个体。
5. 变异操作：对子代个体进行变异操作，引入随机性，增加搜索空间的广度。
6. 替换操作：用新的个体替换原来的个体，形成新一代的种群。
7. 迭代过程：重复执行选择、交叉、变异和替换操作，直到达到预定的终止条件。
下面给出基于MATLAB的实现示例：matlabfunction [best_solution, best_fitness] =genetic_algorithm(num_generations, population_size) % 初始化种群population = generate_population(population_size);for generation = 1:num_generations% 计算适应度fitness = calculate_fitness(population);% 选择操作selected_population = selection(population, fitness);% 交叉操作crossed_population = crossover(selected_population);% 变异操作mutated_population = mutation(crossed_population);% 替换操作population = replace(population, selected_population, mutated_population);end% 找到最优解[~, index] = max(fitness);best_solution = population(index,:);best_fitness = fitness(index);endfunction population = generate_population(population_size) % 根据问题的具体要求，生成初始种群population = randi([1, num_tasks], [population_size, num_tasks]); endfunction fitness = calculate_fitness(population)% 根据任务执行顺序，计算每个调度方案的适应度% 这里以任务完成时间作为适应度度量fitness = zeros(size(population, 1), 1);for i = 1:size(population, 1)solution = population(i,:);% 计算任务完成时间completion_time = calculate_completion_time(solution);% 适应度为任务完成时间的倒数fitness(i) = 1 / completion_time;endendfunction selected_population = selection(population, fitness) % 根据适应度值选择父代个体% 这里采用轮盘赌选择策略selected_population = zeros(size(population));for i = 1:size(population, 1)% 计算选择概率prob = fitness / sum(fitness);% 轮盘赌选择selected_population(i,:) = population(find(rand <= cumsum(prob), 1),:);endendfunction crossed_population = crossover(selected_population) % 对选中的个体进行交叉操作% 这里采用单点交叉crossed_population = zeros(size(selected_population));for i = 1:size(selected_population, 1) / 2parent1 = selected_population(2*i-1,:);parent2 = selected_population(2*i,:);% 随机选择交叉点crossover_point = randi([1, size(parent1,2)]);% 交叉操作crossed_population(2*i-1,:) = [parent1(1:crossover_point), parent2(crossover_point+1:end)];crossed_population(2*i,:) = [parent2(1:crossover_point), parent1(crossover_point+1:end)];endendfunction mutated_population = mutation(crossed_population) % 对子代个体进行变异操作% 这里采用单点变异mutated_population = crossed_population;for i = 1:size(mutated_population, 1)individual = mutated_population(i,:);% 随机选择变异点mutation_point = randi([1, size(individual,2)]);% 变异操作mutated_population(i,mutation_point) = randi([1, num_tasks]);endendfunction new_population = replace(population, selected_population, mutated_population)% 根据选择、交叉和变异得到的个体替换原来的个体new_population = mutated_population;for i = 1:size(population, 1)if ismember(population(i,:), selected_population, 'rows')% 保留选择得到的个体continue;else% 随机选择一个父代个体进行替换index = randi([1, size(selected_population,1)]);new_population(i,:) = selected_population(index,:);endendend该示例代码实现了车间调度问题的遗传算法求解过程，具体实现了种群的初始化、适应度计算、选择、交叉、变异和替换等操作。
遗传算法matlab源代码
方案一的程序编码函数主文件：function[Xp,LC1,LC2,LC3]=CLBGA8(M,Pm) %%%陈璐斌编程，解决VRP问题（带时间窗）%%输入参数%M遗传进化迭代次数%Pm变异概率%%输出参数%Xp最优个体%LC1目标收敛曲线%LC2平均适应度收敛曲线%LC3最优适应度收敛曲线%%%变量初始化Xp=zeros(1,5);LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);LC3=zeros(1,M);Best=inf;%%编码方式-第一步：产生初始种群N=10;%N 种群规模farm=cell(1,N);%存储种群的细胞结构k=1;while (N-k>=0)G=randperm(5);%产生5个客户的全排列farm{k}=G;k=k+1;end%%%进化迭代计数器counter=1;while counter<=M%%第二步：交叉%交叉采用双亲双子单点交叉N=10;%种群规模newfarm=cell(1,2*N-4);%存储子代的细胞结构Ser=randperm(N);%两两随机配对表生成for i=1:(N-2)%避免交叉概率为1 A=farm{Ser(i)};B=farm{Ser(i+1)};%取出父代P0=unidrnd(5);%随机选择交叉点aa=zeros(1,5);bb=zeros(1,5);A_=A;B_=B;for ii=1:5-P0aa(ii)=B(P0+ii);endfor ii=1:5-P0for iiii=1:5if(B(P0+ii)==A_(iiii))A_(iiii)=0;endendendfor iii=6-P0:5for iiii=1:5if(A_(iiii)~=0)aa(iii)=A_(iiii);A_(iiii)=0;breakendendendfor ii=1:5-P0bb(ii)=A(P0+ii);endfor ii=1:5-P0for iiii=1:5if(A(P0+ii)==B_(iiii))B_(iiii)=0;endendendfor iii=6-P0:5for iiii=1:5if(B_(iiii)~=0)bb(iii)=B_(iiii);B_(iiii)=0;breakendendend%产生子代newfarm{2*i-1}=aa;newfarm{2*i}=bb;endFARM=[farm,newfarm];%新旧种群合并%%第三步：选择复制%%计算当前种群适应度并存储N=10;SYZ=zeros(1,3*N-4);syz=zeros(1,3*N-4);for i=1:(3*N-4)x=FARM{i};SYZ(i)=clb8(x);end%%选择复制，较优的N个个体复制到下一代k=1;while k<=(3*N-4)maxSYZ=max(SYZ);posSYZ=find(SYZ==maxSYZ);POS=posSYZ(1);k=k+1;farm{k}=FARM{POS};syz(k)=SYZ(POS);SYZ(POS)=0;end%记录和更新，更新最优个体，记录收敛曲线数据maxsyz=max(syz);meansyz=mean(syz);pos=find(syz==maxsyz);LC2(counter+1)=meansyz;if maxsyzBest=maxsyz;Xp=farm{pos(1)};endLC3(counter+1)=Best;d=[0,6.4,3.2,3.9,3.7,2;6.4,0,2.9,2.1,4.5,4.1;3.2,2.9,0,1.5,3.3,1.2;3.9,2.1,1.5,0,3.6,2.6;3.7,4.5,3.3,3.6 ,0,3.8;...2.0,4.1,1.2,2.6,3.8,0;];%距离矩阵t=[0,0.16,0.08,0.1,0.09,0.05;0.16,0,0.07,0.05,0.11,0.1;0.08,0.07,0,0.04,0.08,0.03;...0.1,0.05,0.04,0,0.09,0.07;0.09,0.11,0.08,0.09,0,0.10;0.05,0.1,0.03,0.07,0.1,0;];%行驶时间矩阵w=[0.15,0.2,0.18,0.25,0.22];%服务时间矩阵%%时间窗向量early=[0.15,0.3,0.7,0.4,0.7];xx=x;%取出染色体j=1;%分工点初始化%%取距离向量d1,d2d1=zeros(1,6);d1(1)=d(1,xx(1)+1);for i=1:4d1(i+1)=d(xx(i)+1,xx(i+1)+1);endd1(6)=d(xx(5)+1,1);%%时间窗计算T=t(1,xx(1)+1);pun1=0;if T<early(xx(1))pun1=early(xx(1))-T;T=early(xx(1));endT=T+w(xx(1));for i=2:5T=T+t(xx(i-1)+1,xx(i)+1);if T<early(xx(i))pun1=pun1+early(xx(i))-T;T=early(xx(i));endT=T+w(xx(5));endF=sum(10.*d1)+sum(10.*d2)+20*pun1; LC1(counter+1)=F;%%第四步：变异N=10;for i=1:Nif Pm>randAA=farm{i};POS1=unidrnd(5);POS2=unidrnd(5);temp=AA(POS1);AA(POS1)=AA(POS2);AA(POS2)=temp;farm{i}=AA;endendcounter=counter+1;end%%第五步：绘制收敛曲线图figure(2);plot(LC1);xlabel('迭代次数');ylabel('目标的值');title('目标的收敛曲线');figure(3);plot(LC2);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度函数的平均值');title('平均适应度函数的收敛曲线');plot(LC3);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度函数的最优值');title('最优适应度函数的收敛曲线');适应度文件：%%计算载重量和时间窗%%适应度函数计算function Fitness=clb8(x)d=[0,6.4,3.2,3.9,3.7,2;6.4,0,2.9,2.1,4.5,4.1;3.2,2.9,0,1.5,3.3,1.2;3.9,2.1,1.5,0,3.6,2.6;3.7,4.5,3.3,3.6 ,0,3.8;...2.0,4.1,1.2,2.6,3.8,0;];%距离矩阵t=[0,0.16,0.08,0.1,0.09,0.05;0.16,0,0.07,0.05,0.11,0.1;0.08,0.07,0,0.04,0.08,0.03;...0.1,0.05,0.04,0,0.09,0.07;0.09,0.11,0.08,0.09,0,0.10;0.05,0.1,0.03,0.07,0.1,0;];%行驶时间矩阵w=[0.15,0.2,0.18,0.25,0.22];%服务时间矩阵%%时间窗向量early=[0.15,0.3,0.7,0.4,0.7];xx=x;%取出染色体j=1;%分工点初始化%%取距离向量d1,d2d1=zeros(1,6);d1(1)=d(1,xx(1)+1);for i=1:4d1(i+1)=d(xx(i)+1,xx(i+1)+1);endd1(6)=d(xx(5)+1,1);%%时间窗计算T=t(1,xx(1)+1);pun1=0;if T<early(xx(1))pun1=early(xx(1))-T;T=early(xx(1));endT=T+w(xx(1));T=T+t(xx(i-1)+1,xx(i)+1);if T<early(xx(i))pun1=pun1+early(xx(i))-T;T=early(xx(i));endT=T+w(xx(5));endF=sum(10.*d1)+sum(10.*d2)+20*pun1;Fitness=1/F;计算时间文件：function[T]=TOTALT(Xp1)Xp=Xp1;t=[0,0.16,0.08,0.1,0.09,0.05;0.16,0,0.07,0.05,0.11,0.1;0.08,0.07,0,0.04,0.08,0.03;...0.1,0.05,0.04,0,0.09,0.07;0.09,0.11,0.08,0.09,0,0.10;0.05,0.1,0.03,0.07,0.1,0;];%行驶时间矩阵w=[0.15,0.2,0.18,0.25,0.22];%服务时间矩阵%%时间窗向量early=[0.15,0.3,0.7,0.4,0.7];T=t(1,Xp(1)+1);if T<early(Xp(1))T=early(Xp(1));endT=T+w(Xp(1));for i=2:5T=T+t(Xp(i-1)+1,Xp(i)+1);if T<early(Xp(i))T=early(Xp(1));endT=T+w(Xp(i));endT=T+t(1,Xp(5)+1);方案二的程序编码主函数文件：function[Xp,LC1,LC2,LC3]=CLBGA9(M,Pm)%%%陈璐斌编程，解决VRP问题（带时间窗）%%输入参数%M遗传进化迭代次数%Pm变异概率%%输出参数%Xp最优个体%LC1子目标2收敛曲线%LC2平均适应度收敛曲线%LC3最优适应度收敛曲线%%%变量初始化Xp=zeros(1,6);LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);LC3=zeros(1,M);Best=inf;%%编码方式-第一步：产生初始种群N=10;%N 种群规模%Q=[2.4,3.3,2.1,2.7,2.3,1.6,2.0,1.2,3.6,1.9];%需求矩阵farm=cell(1,N);%存储种群的细胞结构k=1;while (N-k>=0)G=randperm(6);%产生6个客户的全排列farm{k}=G;k=k+1;end%%%进化迭代计数器counter=1;while counter<=M%%第二步：交叉%交叉采用双亲双子单点交叉N=10;%种群规模newfarm=cell(1,2*N-4);%存储子代的细胞结构Ser=randperm(N);%两两随机配对表生成for i=1:(N-2)%避免交叉概率为1A=farm{Ser(i)};B=farm{Ser(i+1)};%取出父代P0=unidrnd(6);%随机选择交叉点aa=zeros(1,6);bb=zeros(1,6);A_=A;B_=B;for ii=1:6-P0aa(ii)=B(P0+ii);endfor ii=1:6-P0for iiii=1:6if(B(P0+ii)==A_(iiii))A_(iiii)=0;endendendfor iii=7-P0:6for iiii=1:6if(A_(iiii)~=0)aa(iii)=A_(iiii);A_(iiii)=0;breakendendendfor ii=1:6-P0bb(ii)=A(P0+ii);endfor ii=1:6-P0for iiii=1:6if(A(P0+ii)==B_(iiii))B_(iiii)=0;endendendfor iii=7-P0:6for iiii=1:6if(B_(iiii)~=0)bb(iii)=B_(iiii);B_(iiii)=0;breakendendend%产生子代newfarm{2*i-1}=aa;newfarm{2*i}=bb;endFARM=[farm,newfarm];%新旧种群合并%%第三步：选择复制%%计算当前种群适应度并存储N=10;SYZ=zeros(1,3*N-4);syz=zeros(1,3*N-4);for i=1:(3*N-4)x=FARM{i};SYZ(i)=clb9(x);end%%选择复制，较优的N个个体复制到下一代k=1;while k<=(3*N-4)maxSYZ=max(SYZ);posSYZ=find(SYZ==maxSYZ);POS=posSYZ(1);k=k+1;farm{k}=FARM{POS};syz(k)=SYZ(POS);SYZ(POS)=0;end%记录和更新，更新最优个体，记录收敛曲线数据maxsyz=max(syz);meansyz=mean(syz);pos=find(syz==maxsyz);LC2(counter+1)=meansyz;if maxsyzBest=maxsyz;Xp=farm{pos(1)};endLC3(counter+1)=Best;d=[0,6.4,3.2,3.9,3.7,35,2;6.4,0,2.9,2.1,4.5,32.5,4.1;3.2,2.9,0,1.5,3.3,35.7,1.2;3.9,2.1,1.5,0,3.6,34.5,2.6;...3.7,4.5,3.3,3.6,0,37,3.8;35,32.5,35.7,34.5,37,0,38.5;2,4.1,1.2,2.6,3.8,38.5,0];%距离矩阵t=[0,0.16,0.08,0.1,0.1,0.88,0.05;0.16,0,0.07,0.05,0.11,0.81,0.1;0.08,0.07,0,0.04,0.08,0.9,0.03;...0.1,0.05,0.04,0,0.09,0.86,0.07;0.1,0.11,0.08,0.09,0,0.92,0.1;0.88,0.81,0.9,0.86,0.92,0,0.96;...0.05,0.1,0.03,0.07,0.1,0.96,0;];%行驶时间矩阵w=[0.15,0.2,0.18,0.25,0.2,0.22];%服务时间矩阵%%时间窗向量early=[0.15,0.3,0.7,0.4,0.7,0.6];xx=x;%取出染色体j=1;%分工点初始化%%取距离向量d1,d2d1=zeros(1,7);d1(1)=d(1,xx(1)+1);for i=1:5d1(i+1)=d(xx(i)+1,xx(i+1)+1);endd1(7)=d(xx(6)+1,1);%%时间窗计算T=t(1,xx(1)+1);pun1=0;if T<early(xx(1))pun1=early(xx(1))-T;T=early(xx(1));endT=T+w(xx(1));for i=2:6T=T+t(xx(i-1)+1,xx(i)+1);if T<early(xx(i))pun1=pun1+early(xx(i))-T;T=early(xx(i));endT=T+w(xx(6));endF=sum(10.*d1) +20*pun1;LC1(counter+1)=F;%%第四步：变异N=10;for i=1:Nif Pm>randAA=farm{i};POS1=unidrnd(6);POS2=unidrnd(6);temp=AA(POS1);AA(POS1)=AA(POS2);AA(POS2)=temp;farm{i}=AA;endendcounter=counter+1;end%%第五步：绘制收敛曲线图figure(2);plot(LC1);xlabel('迭代次数');ylabel('目标的值');title('目标的收敛曲线');figure(3);plot(LC2);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度函数的平均值');title('平均适应度函数的收敛曲线');figure(4);plot(LC3);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度函数的最优值');title('最优适应度函数的收敛曲线');适应度文件：%%计算载重量和时间窗%%适应度函数计算function Fitness=clb9(x)d=[0,6.4,3.2,3.9,3.7,35,2;6.4,0,2.9,2.1,4.5,32.5,4.1;3.2,2.9,0,1.5,3.3,35.7,1.2;3.9,2.1,1.5,0,3.6,34.5,2.6;...3.7,4.5,3.3,3.6,0,37,3.8;35,32.5,35.7,34.5,37,0,38.5;2,4.1,1.2,2.6,3.8,38.5,0];%距离矩阵t=[0,0.16,0.08,0.1,0.1,0.88,0.05;0.16,0,0.07,0.05,0.11,0.81,0.1;0.08,0.07,0,0.04,0.08,0.9,0.03;...0.1,0.05,0.04,0,0.09,0.86,0.07;0.1,0.11,0.08,0.09,0,0.92,0.1;0.88,0.81,0.9,0.86,0.92,0,0.96;...0.05,0.1,0.03,0.07,0.1,0.96,0;];%行驶时间矩阵w=[0.15,0.2,0.18,0.25,0.2,0.22];%服务时间矩阵%%时间窗向量early=[0.15,0.3,0.7,0.4,0.7,0.6];late=[2.5,3.4,3.3,2.7,2.5,4.5];xx=x;%取出染色体j=1;%分工点初始化%%取距离向量d1,d2d1=zeros(1,7);d1(1)=d(1,xx(1)+1);for i=1:5d1(i+1)=d(xx(i)+1,xx(i+1)+1);endd1(7)=d(xx(6)+1,1);%%时间窗计算T=t(1,xx(1)+1);pun1=0;if T<early(xx(1))pun1=early(xx(1))-T;T=early(xx(1));endT=T+w(xx(1));for i=2:6T=T+t(xx(i-1)+1,xx(i)+1);if T<early(xx(i))pun1=pun1+early(xx(i))-T;T=early(xx(i));endT=T+w(xx(6));endF=sum(10.*d1) +20*pun1;Fitness=1/F;计算时间文件：function[T]=TOTALT2(Xp1)Xp=Xp1;t=[0,0.16,0.08,0.1,0.1,0.88,0.05;0.16,0,0.07,0.05,0.11,0.81,0.1;0.08,0.07,0,0.04,0.08,0.9,0.03;...0.1,0.05,0.04,0,0.09,0.86,0.07;0.1,0.11,0.08,0.09,0,0.92,0.1;0.88,0.81,0.9,0.86,0.92,0,0.96;... 0.05,0.1,0.03,0.07,0.1,0.96,0;];%行驶时间矩阵w=[0.15,0.2,0.18,0.25,0.2,0.22];%服务时间矩阵%%时间窗向量early=[0.15,0.3,0.7,0.4,0.7,0.6];T=t(1,Xp(1)+1);if T<early(Xp(1))T=early(Xp(1));endT=T+w(Xp(1));for i=2:6T=T+t(Xp(i-1)+1,Xp(i)+1);if T<early(Xp(i))T=early(Xp(1));endT=T+w(Xp(i));endT=T+t(1,Xp(6)+1)。
遗传算法matlab函数的源程序
end
end
end
%确定下一代父代个体
%确定实际子代个体数值
chi_fact=zeros(x_num,chi_num*3);
for j=1:x_num
chi_fact(j,:)=x_range(j,1)+(x_range(j,2)-x_range(j,1))*chi(j,:);
par=chi(:,chi_ada_no(1:par_num));
end ');
par_fac_exc(:,1)=x_range(:,1)+(x_range(:,2)-x_range(:,1)).*par(:,1);%父代个体最优函数值
par_fun_exc=fun(par_fac_exc);
%输出父代样本实际值
par_fact=zeros(x_num,par_num);
for i=1:x_num
par_fact(i,:)=x_range(i,1)+(x_range(i,2)-x_range(i,1))*par(i,:);
if chi_ran(3)<0.5
chi(j,i)=chi_ran(1)*par(j,chi_sel1)+(1-chi_ran(1))*par(j,chi_sel2);
else
chi(j,i)=chi_ran(2)*par(j,chi_sel1)+(1-chi_ran(2))*par(j,chi_sel2);
%例子2：
%fun=@(x) sum(x.*x-cos(18*x))+5;
%x_range=[-1,1;-1,1;-1,1;-1,1;-1,1];
遗传算法matlab代码
往链点点通共享资源，了解更多请登录function youhuafunD=code;N=50; % Tunablemaxgen=50; % Tunablecrossrate=0.5; %Tunablemuterate=0.08; %Tunablegeneration=1;num = length(D);fatherrand=randint(num,N,3);score = zeros(maxgen,N);while generation<=maxgenind=randperm(N-2)+2; % 随机配对交叉A=fatherrand(:,ind(1:(N-2)/2));B=fatherrand(:,ind((N-2)/2+1:end));% 多点交叉rnd=rand(num,(N-2)/2);ind=rnd tmp=A(ind);A(ind)=B(ind);B(ind)=tmp;% % 两点交叉% for kk=1:(N-2)/2% rndtmp=randint(1,1,num)+1;% tmp=A(1:rndtmp,kk);% A(1:rndtmp,kk)=B(1:rndtmp,kk);% B(1:rndtmp,kk)=tmp;% endfatherrand=[fatherrand(:,1:2),A,B];% 变异rnd=rand(num,N);ind=rnd [m,n]=size(ind);tmp=randint(m,n,2)+1;tmp(:,1:2)=0;fatherrand=tmp+fatherrand;fatherrand=mod(fatherrand,3);% fatherrand(ind)=tmp;%评价、选择scoreN=scorefun(fatherrand,D);% 求得N个个体的评价函数score(generation,:)=scoreN;[scoreSort,scoreind]=sort(scoreN);sumscore=cumsum(scoreSort);sumscore=sumscore./sumscore(end);childind(1:2)=scoreind(end-1:end);for k=3:Ntmprnd=rand;tmpind=tmprnd difind=[0,diff(t mpind)];if ~any(difind)difind(1)=1;endchildind(k)=scoreind(logical(difind));endfatherrand=fatherrand(:,childind);generation=generation+1;end% scoremaxV=max(score,[],2);minV=11*300-maxV;plot(minV,'*');title('各代的目标函数值');F4=D(:,4);FF4=F4-fatherrand(:,1);FF4=max(FF4,1);D(:,5)=FF4;save DData Dfunction D=codeload youhua.mat% properties F2 and F3F1=A(:,1);F2=A(:,2);F3=A(:,3);if (max(F2)>1450)||(min(F2)<=900)error('DATA property F2 exceed it''s range(900,1450]')end% get group property F1 of data, according to F2 value F4=zeros(size(F1));for ite=11:-1:1index=find(F2<=900+ite*50);F4(index)=ite;endD=[F1,F2,F3,F4];function ScoreN=scorefun(fatherrand,D)F3=D(:,3);F4=D(:,4);N=size(fatherrand,2);FF4=F4*ones(1,N);FF4rnd=FF4-fatherrand;FF4rnd=max(FF4rnd,1);ScoreN=ones(1,N)*300*11;% 这里有待优化for k=1:NFF4k=FF4rnd(:,k);for ite=1:11F0index=find(FF4k==ite);if ~isempty(F0index)tmpMat=F3(F0index);tmpSco=sum(tmpMat);ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300);endendScorek(k)=sum(ScoreBin);endScoreN=ScoreN-Scorek;遗传算法实例:% 下面举例说明遗传算法%% 求下列函数的最大值%% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %% 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01 。
遗传算法地原理及MATLAB程序实现
1遗传算法的原理1.1遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms , GA ）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。
遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的夕卜部表现。
因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。
初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代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大小选择个体，并借助于自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。
这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。
这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。
图1-1给出了遗传算法的基本过程。
1.2遗传算法的特点1.2.1遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1.遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。
这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。
2.遗传算法具有内在的本质并行性。
遗传算法的matlab代码
遗传算法的matlab代码摘要：遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。
本文将介绍如何在MATLAB中实现遗传算法，并使用一个简单的例子来说明其应用。
1. 引言遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。
它模拟了自然界中生物的进化过程，通过不断地搜索、适应和优化，最终找到问题的最优解。
MATLAB是一种广泛使用的编程语言和软件环境，它提供了丰富的数学计算和可视化工具，使得在MATLAB中实现遗传算法变得相对简单。
2. 遗传算法的基本原理遗传算法主要包括以下几个步骤：1) 初始化：随机生成一组候选解（称为种qun）。
2) 选择：从种qun中按照一定的概率选择出优秀的个体进行繁殖。
3) 交叉：从选择出的个体中随机选择两个进行交叉操作，生成新的后代。
4) 变异：对后代进行变异操作，以增大种qun的多样性。
5) 迭代：重复进行选择、交叉和变异操作，直到达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。
3. MATLAB实现遗传算法在MATLAB中实现遗传算法，可以使用自带的gaoptimset和ga函数。
下面是一个简单的例子，说明如何在MATLAB中实现遗传算法。
```matlab```% 定义目标函数fitnessFunction = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 最小化目标函数```% 定义变量范围lb = [-10, -10]; % 变量下界ub = [10, 10]; % 变量上界```% 初始化参数populationSize = 100; % 种qun大小maxIterations = 500; % 最da迭代次数crossoverRate = 0.8; % 交叉概率mutationRate = 0.1; % 变异概率elitismRate = 0.1; % 精英策略概率```% 初始化种qunpopulation = ga(fitnessFunction, lb, ub, populationSize, maxIterations, elitismRate, crossoverRate, mutationRate);```% 可视化结果figure;plot(population.Fitness,'r');hold on;plot(population.Gen,'g');xlabel('Generation');ylabel('Fitness');title('遗传算法进化过程');```4. 结果分析通过上述代码，我们可以在MATLAB中实现一个简单的遗传算法。
遗传算法matlab代码
遗传算法matlab代码function youhuafunD=code;N=50; % Tunablemaxgen=50; % Tunablecrossrate=0.5; %Tunablemuterate=0.08; %Tunable generation=1;num = length(D);fatherrand=randint(num,N,3);score = zeros(maxgen,N);while generation<=maxgenind=randperm(N-2)+2; % 随机配对交叉A=fatherrand(:,ind(1:(N-2)/2));B=fatherrand(:,ind((N-2)/2+1:end));% 多点交叉rnd=rand(num,(N-2)/2);ind=rnd tmp=A(ind);A(ind)=B(ind);B(ind)=tmp;% % 两点交叉% for kk=1:(N-2)/2% rndtmp=randint(1,1,num)+1;% tmp=A(1:rndtmp,kk);% A(1:rndtmp,kk)=B(1:rndtmp,kk);% B(1:rndtmp,kk)=tmp;% endfatherrand=[fatherrand(:,1:2),A,B];% 变异rnd=rand(num,N);ind=rnd [m,n]=size(ind);tmp=randint(m,n,2)+1;tmp(:,1:2)=0;fatherrand=tmp+fatherrand;fatherrand=mod(fatherrand,3);% fatherrand(ind)=tmp;%评价、选择scoreN=scorefun(fatherrand,D);% 求得N个个体的评价函数score(generation,:)=scoreN;[scoreSort,scoreind]=sort(scoreN);sumscore=cumsum(scoreSort);sumscore=sumscore./sumscore(end);childind(1:2)=scoreind(end-1:end);for k=3:N tmprnd=rand;tmpind=tmprnd difind=[0,diff(tmpind)];if ~any(difind)difind(1)=1;endchildind(k)=scoreind(logical(difind));endfatherrand=fatherrand(:,childind);generation=generation+1;end% scoremaxV=max(score,[],2);minV=11*300-maxV;plot(minV,'*');title('各代的目标函数值');F4=D(:,4);FF4=F4-fatherrand(:,1);FF4=max(FF4,1);D(:,5)=FF4;save DData Dfunction D=codeload youhua.mat% properties F2 and F3F1=A(:,1);F2=A(:,2);F3=A(:,3);if (max(F2)>1450)||(min(F2)<=900)error('DATA property F2 exceed it''s range (900,1450]') end % get group property F1 of data, according to F2 value F4=zeros(size(F1));for ite=11:-1:1index=find(F2<=900+ite*50);F4(index)=ite;endD=[F1,F2,F3,F4];function ScoreN=scorefun(fatherrand,D)F3=D(:,3);F4=D(:,4);N=size(fatherrand,2);FF4=F4*ones(1,N);FF4rnd=FF4-fatherrand;FF4rnd=max(FF4rnd,1);ScoreN=ones(1,N)*300*11;% 这里有待优化for k=1:NFF4k=FF4rnd(:,k);for ite=1:11F0index=find(FF4k==ite);if ~isempty(F0index)tmpMat=F3(F0index);tmpSco=sum(tmpMat);ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300);endendScorek(k)=sum(ScoreBin);endScoreN=ScoreN-Scorek;遗传算法实例:% 下面举例说明遗传算法%% 求下列函数的最大值%% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %% 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01 。
(完整版)遗传算法matlab实现源程序
附页：一．遗传算法源程序：clc; clear;population;％评价目标函数值for uim=1：popsizevector=population(uim,:）；obj(uim）=hanshu(hromlength，vector，phen);end％obj%min（obj）clear uim;objmin=min（obj）;for sequ=1：popsizeif obj(sequ）==objminopti=population（sequ,：)；endendclear sequ；fmax=22000；%==for gen=1：maxgen%选择操作%将求最小值的函数转化为适应度函数for indivi=1：popsizeobj1（indivi)=1/obj（indivi)；endclear indivi；％适应度函数累加总合total=0;for indivi=1：popsizetotal=total+obj1(indivi)；endclear indivi;%每条染色体被选中的几率for indivi=1:popsizefitness1（indivi）=obj1(indivi）/total；endclear indivi;%各条染色体被选中的范围for indivi=1：popsizefitness(indivi)=0；for j=1:indivifitness(indivi）=fitness(indivi)+fitness1(j）；endendclear j；fitness;%选择适应度高的个体for ranseti=1：popsizeran=rand；while (ran>1|｜ran<0)ran=rand;endran;if ran〈=fitness(1）newpopulation(ranseti,：)=population(1，:）;elsefor fet=2:popsizeif (ran〉fitness(fet—1))&&(ran<=fitness(fet)）newpopulation(ranseti，：)=population(fet，：)；endendendendclear ran;newpopulation；％交叉for int=1:2：popsize-1popmoth=newpopulation（int,：）；popfath=newpopulation（int+1，:）；popcross(int，:）=popmoth；popcross（int+1，：)=popfath；randnum=rand；if(randnum〈 P>cpoint1=round（rand＊hromlength）；cpoint2=round(rand*hromlength)；while （cpoint2==cpoint1）cpoint2=round（rand*hromlength);endif cpoint1>cpoint2tem=cpoint1；cpoint1=cpoint2；cpoint2=tem;endcpoint1；cpoint2;for term=cpoint1+1:cpoint2for ss=1:hromlengthif popcross(int，ss)==popfath（term）tem1=popcross（int,ss)；popcross（int，ss）=popcross(int,term);popcross(int,term）=tem1；endendclear tem1；endfor term=cpoint1+1：cpoint2for ss=1：hromlengthif popcross(int+1，ss)==popmoth（term)tem1=popcross（int+1,ss）;popcross（int+1,ss)=popcross（int+1,term）;popcross（int+1,term）=tem1;endendclear tem1；endendclear term;endclear randnum;popcross;%变异操作newpop=popcross；for int=1:popsizerandnum=rand;if randnumcpoint12=round（rand*hromlength)；cpoint22=round(rand*hromlength)；if （cpoint12==0）cpoint12=1；endif (cpoint22==0）cpoint22=1;endwhile (cpoint22==cpoint12)cpoint22=round（rand＊hromlength)；if cpoint22==0;cpoint22=1;endendtemp=newpop(int，cpoint12）；newpop(int,cpoint12)=newpop(int,cpoint22)；newpop(int,cpoint22)=temp;。
遗传算法优化的matlab案例
遗传算法优化的Matlab案例引言遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于工程、计算机科学以及数学领域。
通过模拟自然界的进化过程，遗传算法能够在搜索空间中寻找到最优解。
在本文中，将介绍如何使用Matlab来实现遗传算法优化，并提供一个具体的案例，以加深对这一算法的理解。
遗传算法优化基本原理遗传算法优化基于自然进化的原理，包括以下四个基本操作：1.初始化：生成一个随机的种群，种群中的每个个体都代表了解空间中的一个候选解。
2.选择：根据适应度函数，选择一部分较优的个体作为下一代种群的父代。
3.交叉：通过交叉操作，将父代中的个体进行配对，并产生子代。
4.变异：对子代中的个体进行变异操作，引入随机性，避免陷入局部最优解。
通过反复进行选择、交叉和变异操作，经过多个代际的演化，种群中的个体将逐渐趋向于更优解。
最终得到的个体即为所要寻找的最优解。
实现遗传算法优化的Matlab代码以下是一个实现遗传算法优化的Matlab代码的示例：function [bestSolution, bestFitness] = geneticAlgorithmOptimization(population Size, numOfGenes, fitnessFunction, crossoverRate, mutationRate, numOfGeneratio ns)population = initializePopulation(populationSize, numOfGenes);for generation = 1:numOfGenerationsfitness = evaluateFitness(population, fitnessFunction);[bestFitness(generation), bestIndex] = max(fitness);bestSolution(generation, :) = population(bestIndex, :);population = selectParents(population, fitness);population = performCrossover(population, crossoverRate);population = performMutation(population, mutationRate);endendfunction population = initializePopulation(populationSize, numOfGenes)population = randi([0 1], populationSize, numOfGenes);endfunction fitness = evaluateFitness(population, fitnessFunction)fitness = arrayfun(@(x) fitnessFunction(population(x, :)), 1:size(populati on, 1));endfunction parents = selectParents(population, fitness)probabilities = fitness / sum(fitness);accumulatedProbabilities = cumsum(probabilities);randomNumbers = rand(size(population, 1), 1);[~, parentIndexes] = histc(randomNumbers, accumulatedProbabilities);parents = population(parentIndexes, :);endfunction offspring = performCrossover(parents, crossoverRate)numOfParents = size(parents, 1);numOfGenes = size(parents, 2);matingPool = rand(numOfParents, 1) < crossoverRate;matingPool(1:2:end) = false;matingPool(2:2:end) = true;parentPairs = reshape(parents, 2, numOfParents / 2)';offspring = zeros(size(parents));for i = 1:size(parentPairs, 1)if matingPool(i)crossoverPoint = randi(numOfGenes - 1);offspring(i, :) = [parentPairs(i, 1:crossoverPoint) parentPairs(i+ 1, crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1, :) = [parentPairs(i+1, 1:crossoverPoint) parentPair s(i, crossoverPoint+1:end)];elseoffspring(i, :) = parentPairs(i, :);offspring(i+1, :) = parentPairs(i+1, :);endendendfunction population = performMutation(offspring, mutationRate)numOfGenes = size(offspring, 2);numOfMutations = round(numOfGenes * mutationRate);mutationIndexes = rand(size(offspring, 1), numOfMutations) < mutationRate;for i = 1:size(offspring, 1)mutationPoints = randperm(numOfGenes, numOfMutations);offspring(i, mutationPoints) = ~offspring(i, mutationPoints);endpopulation = offspring;end一个遗传算法优化的Matlab案例以一个简单的函数优化问题为例，假设我们要优化以下函数：function y = fitnessFunction(x)y = -x^2 + 4;end其中x为待优化的变量。
遗传算法matlab实现源程序
遗传算法matlab实现源程序遗传算法是一种基于自然进化过程中的选择、交叉和变异等机制来求解最优问题的一种优化算法。
与其他优化算法相比，遗传算法在求解复杂问题时具有一定的优势。
本文将简要介绍遗传算法的基本思想，重点介绍如何使用matlab实现遗传算法，并提供相关源程序。
遗传算法基本思想遗传算法是一个迭代的过程，每一次迭代称为一代。
每一代都是由一组称作“个体”的解向量组成，个体在遗传算法中就好比生物体中的基因一样，是算法搜索和进化的基本单位。
遗传算法的基本流程如下：1.初始化一个群体，也就是随机产生一些初始解向量作为个体；2.通过适应度函数对个体进行评估，选出适应度最好的一些个体作为“父代”；3.通过父代进行“遗传”，即使用交叉和变异等操作产生新的解向量作为“子代”；4.用新产生的子代代替原来的个体，重复步骤2和3直到达到停止条件。
适应度函数是遗传算法中非常重要的一步。
它用于评价一个个体解向量的质量，并将其转换成适应度值，适应度值越大代表个体解向量的质量越好。
在计算适应度函数时，我们需要根据问题的不同而自定义适应度函数。
遗传算法matlab实现matlab是一种强大的数值计算工具，也是遗传算法的一种常用实现平台。
matlab提供了许多有效的函数来实现遗传算法，如下所示：1.ga()：用于执行遗传算法的函数；2.fitnessfun()：用于定义适应度函数的函数。
下面我们将通过一个例子来展示如何使用matlab实现遗传算法。
我们将解决一个简单的优化问题：找到下列函数的最小值：f(x1,x2)=sin(x1)+cos(x2)该函数具有无数个最小值点，但是我们只能找到一个局部最优解。
第一步：确定问题的优化目标在这个例子中，我们的优化目标是找到sin(x1)+cos(x2)的最小值。
因为这个函数没有明确的全局最小值，所以我们只能找到一个局部最小值作为我们的优化目标。
第二步：定义适应度函数适应度函数用于对个体进行评估，包括计算适应度值和评估个体的优劣。
遗传算法Matlab源代码
遗传算法Matlab源代码完整可以运行的数值优化遗传算法源代码function[X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSiz e,options,pCross,pMutation,pInversion)%[X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSiz e,options,pCross,pMutation,pInversion)% Finds a maximum of a function of several variables.% fga solves problems of the form:% max F(X) subject to: LB = X = UB (LB=bounds(:,1),UB=bounds(:,2))% X - 最优个体对应自变量值% MaxFval - 最优个体对应函数值% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群% Trace - 每代最佳个体所对应的目标函数值% FUN - 目标函数% bounds - 自变量范围% MaxEranum - 种群的代数,取50--500(默认200)% PopSize - 每一代种群的规模；此可取50--200(默认100)% pCross - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8)% pMutation - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1)% pInversion - 倒位概率,一般取0.05－0.3之间较好(默认0.2) % options - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编码,option(2)设定求解精度(默认1e-4)T1=clock;%检验初始参数if nargin2, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); endif nargin==2, MaxEranum=150;PopSize=100;options=[1 1e-4];pCross=0.85;pMutation=0.1;pInversion=0.25;endif nargin==3, PopSize=100;options=[1 1e-4];pCross=0.85;pMutation=0.1;pInversion=0.25;endif nargin==4, options=[1 1e-4];pCross=0.85;pMutation=0.1;pInversion=0.25;endif nargin==5, pCross=0.85;pMutation=0.1;pInversion=0.25;endif nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.25;endif nargin==7, pInversion=0.25;endif (options(1)==0|options(1)==1)find((bounds(:,1)-bounds(:,2))0)error('数据输入错误,请重新输入:');end% 定义全局变量global m n NewPop children1 children2 VarNum% 初始化种群和变量precision = options(2);bits = ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))' ./ precision));%由设定精度划分区间VarNum = size(bounds,1);[Pop] = InitPop(PopSize,bounds,bits,options);%初始化种群[m,n] = size(Pop);fit = zeros(1,m);NewPop = zeros(m,n);children1 = zeros(1,n);children2 = zeros(1,n);pm0 = pMutation;BestPop = zeros(MaxEranum,n);%分配初始解空间BestPop,TraceTrace = zeros(1,MaxEranum);完整可以运行的数值优化遗传算法源代码Lb = ones(PopSize,1)*bounds(:,1)';Ub = ones(PopSize,1)*bounds(:,2)';%二进制编码采用多点交叉和均匀交叉，并逐步增大均匀交叉概率%浮点编码采用离散交叉（前期）、算术交叉（中期）、AEA重组（后期）OptsCrossOver = [ones(1,MaxEranum)*options(1);...round(unidrnd(2*(MaxEranum-[1:MaxEranum]))/MaxEranum)]';%浮点编码时采用两种自适应变异和一种随机变异（自适应变异发生概率为随机变异发生的2倍）OptsMutation = [ones(1,MaxEranum)*options(1);unidrnd(5,1,MaxEranum)]';if options(1)==3D=zeros(n);CityPosition=bounds;D = sqrt((CityPosition(:, ones(1,n)) - CityPosition(:, ones(1,n))').^2 +...(CityPosition(:,2*ones(1,n)) - CityPosition(:,2*ones(1,n))').^2 );end%========================================================================== % 进化主程序%%===================================== ===================================== eranum = 1;H=waitbar(0,'Please wait...');while(eranum=MaxEranum)for j=1:mif options(1)==1%eval(['[fit(j)]=' FUN '(Pop(j,:));']);%但执行字符串速度比直接计算函数值慢fit(j)=feval(FUN,Pop(j,:));%计算适应度elseif options(1)==0%eval(['[fit(j)]=' FUN '(b2f(Pop(j,:),bounds,bits));']);fit(j)=feval(FUN,(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));elsefit(j)=-feval(FUN,Pop(j,:),D);endend[Maxfit,fitIn]=max(fit);%得到每一代最大适应值Meanfit(eranum)=mean(fit);BestPop(eranum,:)=Pop(fitIn,:);Trace(eranum)=Maxfit;if options(1)==1Pop=(Pop-Lb)./(Ub-Lb);%将定义域映射到[0,1]：[Lb,Ub]--[0,1] ,Pop--(Pop-Lb)./(Ub-Lb)endswitch round(unifrnd(0,eranum/MaxEranum))%进化前期尽量使用实行锦标赛选择，后期逐步增大非线性排名选择case {0} [selectpop]=TournamentSelect(Pop,fit,bits);%锦标赛选择case {1}[selectpop]=NonlinearRankSelect(Pop,fit,bits);%非线性排名选择end完整可以运行的数值优化遗传算法源代码[CrossOverPop]=CrossOver(selectpop,pCross,OptsCrossOver(er anum,:));%交叉[MutationPop]=Mutation(CrossOverPop,fit,pMutation,VarNum,O ptsMutation(eranum,:)); %变异[InversionPop]=Inversion(MutationPop,pInversion);%倒位%更新种群if options(1)==1Pop=Lb+InversionPop.*(Ub-Lb);%还原PopelsePop=InversionPop;endpMutation=pm0+(eranum^3)*(pCross/2-pm0)/(eranum^4); %逐步增大变异率至1/2交叉率percent=num2str(round(100*eranum/MaxEranum));waitbar(eranum/MaxEranum,H,['Evolution complete ',percent,'%']);eranum=eranum+1;endclose(H);% 格式化输出进化结果和解的变化情况t=1:MaxEranum;plot(t,Trace,t,Meanfit);legend('解的变化','种群的变化');title('函数优化的遗传算法');xlabel('进化世代数');ylabel('每一代最优适应度');[MaxFval,MaxFvalIn]=max(Trace);if options(1)==1|options(1)==3X=BestPop(MaxFvalIn,:);elseif options(1)==0X=b2f(BestPop(MaxFvalIn,:),bounds,bits);endhold on;plot(MaxFvalIn,MaxFval,'*');text(MaxFvalIn+5,MaxFval,['FMAX=' num2str(MaxFval)]);str1=sprintf(' Best generation:\n %d\n\n Best X:\n %s\n\n MaxFval\n %f\n',...MaxFvalIn,num2str(X),MaxFval);disp(str1);% -计时T2=clock;elapsed_time=T2-T1;if elapsed_time(6)0elapsed_time(6)=elapsed_time(6)+60;elapsed_time(5)=elapsed_time(5)-1;endif elapsed_time(5)0elapsed_time(5)=elapsed_time(5)+60;elapsed_time(4)=elapsed_t ime(4)-1;end完整可以运行的数值优化遗传算法源代码str2=sprintf('elapsed_time\n %d (h) %d (m) %.4f (s)',elapsed_time(4),elapsed_time(5),elapsed_time(6));disp(str2);%===================================== ===================================== % 遗传操作子程序%%===================================== ===================================== % -- 初始化种群--% 采用浮点编码和二进制Gray编码(为了克服二进制编码的Hamming悬崖缺点)function [initpop]=InitPop(popsize,bounds,bits,options)numVars=size(bounds,1);%变量数目rang=(bounds(:,2)-bounds(:,1))';%变量范围if options(1)==1initpop=zeros(popsize,numVars);initpop=(ones(popsize,1)*rang).*(rand(popsize,numVars))+(ones (popsize,1)*bounds(:,1)');elseif options(1)==0precision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度len=sum(bits);initpop=zeros(popsize,len);%The whole zero encoding individualfor i=2:popsize-1pop=round(rand(1,len));pop=mod(([0 pop]+[pop 0]),2);%i=1时,b(1)=a(1);i1时,b(i)=mod(a(i-1)+a(i),2)%其中原二进制串:a(1)a(2)...a(n),Gray串:b(1)b(2)...b(n)initpop(i,:)=pop(1:end-1);endinitpop(popsize,:)=ones(1,len);%The whole one encoding individualelsefor i=1:popsizeinitpop(i,:)=randperm(numVars);%为Tsp问题初始化种群endend% -- 二进制串解码--function [fval] = b2f(bval,bounds,bits)% fval - 表征各变量的十进制数% bval - 表征各变量的二进制编码串% bounds - 各变量的取值范围% bits - 各变量的二进制编码长度scale=(bounds(:,2)-bounds(:,1))'./(2.^bits-1); %The range of the variablesnumV=size(bounds,1);cs=[0 cumsum(bits)];for i=1:numVa=bval((cs(i)+1):cs(i+1));fval(i)=sum(2.^(size(a,2)-1:-1:0).*a)*scale(i)+bounds(i,1);end% -- 选择操作--完整可以运行的数值优化遗传算法源代码% 采用基于轮盘赌法的非线性排名选择% 各个体成员按适应值从大到小分配选择概率：% P(i)=(q/1-(1-q)^n)*(1-q)^i, 其中P(0)P(1)...P(n), sum(P(i))=1function [NewPop]=NonlinearRankSelect(OldPop,fit,bits) global m n NewPopfit=fit';selectprob=fit/sum(fit);%计算各个体相对适应度(0,1)q=max(selectprob);%选择最优的概率x=zeros(m,2);x(:,1)=[m:-1:1]';[y x(:,2)]=sort(selectprob);r=q/(1-(1-q)^m);%标准分布基值newfit(x(:,2))=r*(1-q).^(x(:,1)-1);%生成选择概率newfit=[0 cumsum(newfit)];%计算各选择概率之和rNums=rand(m,1);newIn=1;while(newIn=m)NewPop(newIn,:)=OldPop(length(find(rNums(newIn)newfit)),:);newIn=newIn+1;end% -- 锦标赛选择(含精英选择) --function [NewPop]=TournamentSelect(OldPop,fit,bits)global m n NewPopnum=floor(m./2.^(1:10));num(find(num==0))=[];L=length(num);a=sum(num);b=m-a;PopIn=1;while(PopIn=L)r=unidrnd(m,num(PopIn),2^PopIn);[LocalMaxfit,In]=max(fit(r),[],2);SelectIn=r((In-1)*num(PopIn)+[1:num(PopIn)]');NewPop(sum(num(1:PopIn))-num(PopIn)+1:sum(num(1:PopIn)),:)=OldPop(SelectIn,:);PopIn=PopIn+1;r=[];In=[];LocalMaxfit=[];endif b1NewPop((sum(num)+1):(sum(num)+b-1),:)=OldPop(unidrnd(m,1,b-1),:);end[GlobalMaxfit,I]=max(fit);%保留每一代中最佳个体NewPop(end,:)=OldPop(I,:);% -- 交叉操作--function [NewPop]=CrossOver(OldPop,pCross,opts)global m n NewPopr=rand(1,m);完整可以运行的数值优化遗传算法源代码y1=find(rpCross);y2=find(r=pCross);len=length(y1);if len==1|(len2mod(len,2)==1)%如果用来进行交叉的染色体的条数为奇数，将其调整为偶数y2(length(y2)+1)=y1(len);y1(len)=[];endi=0;if length(y1)=2if opts(1)==1%浮点编码交叉while(i=length(y1)-2)NewPop(y1(i+1),:)=OldPop(y1(i+1),:);NewPop(y1(i+2),:)=OldPop(y1(i+2),:);if opts(2)==0n1%discret crossoverPoints=sort(unidrnd(n,1,2));NewPop(y1(i+1),Points(1):Points(2))=OldPop(y1(i+2),Points(1):Po ints(2));NewPop(y1(i+2),Points(1):Points(2))=OldPop(y1(i+1),Points(1):Po ints(2));elseif opts(2)==1%arithmetical crossoverPoints=round(unifrnd(0,pCross,1,n));CrossPoints=find(Points==1);r=rand(1,length(CrossPoints));NewPop(y1(i+1),CrossPoints)=r.*OldPop(y1(i+1),CrossPoints)+(1 -r).*OldPop(y1(i+2),CrossPoints);NewPop(y1(i+2),CrossPoints)=r.*OldPop(y1(i+2),CrossPoints)+(1 -r).*OldPop(y1(i+1),CrossPoints); else %AEA recombination Points=round(unifrnd(0,pCross,1,n));CrossPoints=find(Points==1);v=unidrnd(4,1,2);NewPop(y1(i+1),CrossPoints)=(floor(10^v(1)*OldPop(y1(i+1),Cro ssPoints))+...10^v(1)*OldPop(y1(i+2),CrossPoints)-floor(10^v(1)*OldPop(y1(i+2),CrossPoints)))/10^v(1);NewPop(y1(i+2),CrossPoints)=(floor(10^v(2)*OldPop(y1(i+2),Cro ssPoints))+...10^v(2)*OldPop(y1(i+1),CrossPoints)-floor(10^v(2)*OldPop(y1(i+1),CrossPoints)))/10^v(2);endi=i+2;endelseif opts(1)==0%二进制编码交叉while(i=length(y1)-2)if opts(2)==0[NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=EqualCrossOver(OldPop( y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:)); else[NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=MultiPointCross(OldPop( y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:)); endi=i+2;endelse %Tsp问题次序杂交for i=0:2:length(y1)-2xPoints=sort(unidrnd(n,1,2));NewPop([y1(i+1)y1(i+2)],xPoints(1):xPoints(2))=OldPop([y1(i+2)y1(i+1)],xPoints(1):xPoints(2));完整可以运行的数值优化遗传算法源代码%NewPop(y1(i+2),xPoints(1):xPoints(2))=OldPop(y1(i+1),xPo ints(1):xPoints(2));temp=[OldPop(y1(i+1),xPoints(2)+1:n)OldPop(y1(i+1),1:xPoints(2))];for del1i=xPoints(1):xPoints(2)temp(find(temp==OldPop(y1(i+2),del1i)))=[];endNewPop(y1(i+1),(xPoints(2)+1):n)=temp(1:(n-xPoints(2)));NewPop(y1(i+1),1:(xPoints(1)-1))=temp((n-xPoints(2)+1):end);temp=[OldPop(y1(i+2),xPoints(2)+1:n)OldPop(y1(i+2),1:xPoints(2))];for del2i=xPoints(1):xPoints(2)temp(find(temp==OldPop(y1(i+1),del2i)))=[];endNewPop(y1(i+2),(xPoints(2)+1):n)=temp(1:(n-xPoints(2)));NewPop(y1(i+2),1:(xPoints(1)-1))=temp((n-xPoints(2)+1):end);endendendNewPop(y2,:)=OldPop(y2,:);% -二进制串均匀交叉算子function[children1,children2]=EqualCrossOver(parent1,parent2) global n children1 children2hidecode=round(rand(1,n));%随机生成掩码crossposition=find(hidecode==1);holdposition=find(hidecode==0);children1(crossposition)=parent1(crossposition);%掩码为1，父1为子1提供基因children1(holdposition)=parent2(holdposition);%掩码为0，父2为子1提供基因children2(crossposition)=parent2(crossposition);%掩码为1，父2为子2提供基因children2(holdposition)=parent1(holdposition);%掩码为0，父1为子2提供基因% -二进制串多点交叉算子function[Children1,Children2]=MultiPointCross(Parent1,Parent2)%交叉点数由变量数决定global n Children1 Children2 VarNumChildren1=Parent1;Children2=Parent2;Points=sort(unidrnd(n,1,2*VarNum));for i=1:VarNumChildren1(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent2(Points(2*i-1):Points(2*i));Children2(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent1(Points(2*i-1):Points(2*i));end% -- 变异操作--function[NewPop]=Mutation(OldPop,fit,pMutation,VarNum,opts) global m n NewPopNewPop=OldPop;r=rand(1,m);MutIn=find(r=pMutation);L=length(MutIn);完整可以运行的数值优化遗传算法源代码i=1;if opts(1)==1%浮点变异maxfit=max(fit);upfit=maxfit+0.05*abs(maxfit);if opts(2)==1|opts(2)==3while(i=L)%自适应变异（自增或自减）Point=unidrnd(n);T=(1-fit(MutIn(i))/upfit)^2;q=abs(1-rand^T);%if q1%按严格数学推理来说，这段程序是不能缺少的% q=1%endp=OldPop(MutIn(i),Point)*(1-q);if unidrnd(2)==1NewPop(MutIn(i),Point)=p+q;elseNewPop(MutIn(i),Point)=p;endi=i+1;endelseif opts(2)==2|opts(2)==4%AEA变异（任意变量的某一位变异）while(i=L)Point=unidrnd(n);T=(1-abs(upfit-fit(MutIn(i)))/upfit)^2;v=1+unidrnd(1+ceil(10*T));%v=1+unidrnd(5+ceil(10*eranum/MaxEranum));q=mod(floor(OldPop(MutIn(i),Point)*10^v),10);NewPop(MutIn(i),Point)=OldPop(MutIn(i),Point)-(q-unidrnd(9))/10^v;i=i+1;endelsewhile(i=L)Point=unidrnd(n);if round(rand)NewPop(MutIn(i),Point)=OldPop(MutIn(i),Point)*(1-rand);elseNewPop(MutIn(i),Point)=OldPop(MutIn(i),Point)+(1-OldPop(MutIn(i),Point))*rand; endi=i+1;endendelseif opts(1)==0%二进制串变异if L=1while i=Lk=unidrnd(n,1,VarNum); %设置变异点数(=变量数)for j=1:length(k)if NewPop(MutIn(i),k(j))==1NewPop(MutIn(i),k(j))=0;else完整可以运行的数值优化遗传算法源代码NewPop(MutIn(i),k(j))=1;endendi=i+1;endendelse%Tsp变异if opts(2)==1|opts(2)==2|opts(2)==3|opts(2)==4numMut=ceil(pMutation*m);r=unidrnd(m,numMut,2);[LocalMinfit,In]=min(fit(r),[],2);SelectIn=r((In-1)*numMut+[1:numMut]');while(i=numMut)mPoints=sort(unidrnd(n,1,2));if mPoints(1)~=mPoints(2)NewPop(SelectIn(i),1:mPoints(1)-1)=OldPop(SelectIn(i),1:mPoints(1)-1);NewPop(SelectIn(i),mPoints(1):mPoints(2)-1)=OldPop(SelectIn(i),mPoints(1)+1:mPoints(2));NewPop(SelectIn(i),mPoints(2))=OldPop(SelectIn(i),mPoints(1));NewPop(SelectIn(i),mPoints(2)+1:n)=OldPop(SelectIn(i),mPoints( 2)+1:n);elseNewPop(SelectIn(i),:)=OldPop(SelectIn(i),:);endi=i+1;endr=rand(1,m);MutIn=find(r=pMutation);L=length(MutIn);while i=LmPoints=sort(unidrnd(n,1,2));rIn=randperm(mPoints(2)-mPoints(1)+1);NewPop(MutIn(i),mPoints(1):mPoints(2))=OldPop(MutIn(i),mPoin ts(1)+rIn-1);i=i+1;endendend% -- 倒位操作--function [NewPop]=Inversion(OldPop,pInversion)global m n NewPopNewPop=OldPop;r=rand(1,m);PopIn=find(r=pInversion);len=length(PopIn);if len=1while(i=len)d=sort(unidrnd(n,1,2));完整可以运行的数值优化遗传算法源代码NewPop(PopIn(i),d(1):d(2))=OldPop(PopIn(i),d(2):-1:d(1)); i=i+1;。
基于遗传算法的SOFDM信道资源动态分配策略
资源 ） 也是 十 分有 限 的 ，必 须设 法 有效 充分 利用 各 种有 限 的信道 资源 ，并 对 它们 进行 实时 动态 分配 ， 这 就 是信 道 资源动 态 分配 策略 的 问题 。
收稿 日期 ：２０ —８０ 。收 修 改 稿 日期 ：２ １ —３２ ０ ９０ —７ ０ ００ —７
２ ４
中 国 空 间 科 学纳 ］ ，它将成 为未来 卫星移 动多媒 体广播 信号 传输 的主要 手段之 一 。
Ｃ ＭＭＢ中的 Ｓ Ｆ Ｍ 系统 属 于一种 多载波 的通信 系 统 ，它 的子 载 波数 通 常 多达 数千 个 ，这样 Ｏ Ｄ 才能够 应对恶 劣 的卫 星多径 衰落 信道 的影 响 。根 据文献 Ｅ ３ ３ 的研 究 ，Ｃ ＭＭＢ中 Ｓ ＤＭ 系 统 的载 ＯＦ
中 国 空 间 科 学 技 术
第 ４ 期
Ｃｈ ｎｅ ｅ Ｓｐ ｃ ｉｎｃ ｎ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｉ ｓ ａ ｅ Ｓｃｅ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ
—
基 于 遗 传 算 法 的 Ｓ ＤＭ 信 道 ＯＦ 资 源 动 态 分 配 策 略
杨 童
（ 国 空 间 技 术 研 究 院 ，北 京 １ ０ ９ ） 中 Ｏ ０ ４
摘 要 对 卫 星 正 交 频 分 复 用 （ ａ ｅｌ ｅ Ｏｒｈ ｇ ｎ ｌＦｒ ｑ ｅ ｃ ｖｓｏ ｕｔｐ ｅ ｉｇ， Ｓ ｔ ｌ ｔ ｔ ｏ ｏ ａ ｅ ｕ ｎ ｙ Ｄｉｉｉｎ Ｍ ｌｉ ｌｘｎ ｉ
Ｓ ＤＭ） 输体 制进 行信 道 资 源分 配 时，采 用传 统 定 界 分 类 法存 在 效 率较 低 ，功 率 资 源浪 ＯＦ 传 费较 大等 问题 。文 中提 出一种 改进 的信 道 资源 动 态分 配新 策 略 ， 引入 生 物遗 传 算 法 ，对 信 道 传输 特性 进 行适 应性 评估 ，按 照 “ 胜 劣 汰 ，适 者 生存 ” 的进 化 原 则对 信 道 子 载 波频 率 优 和 功 率资 源进 行有 效 分 配。仿 真分 析 结果表 明 ，新 策略 获得 了优 于传 统 定界 分 类法 的效 果 ， 在 算 法运行 时 间与传 统方 法基 本相 当的情 况下 ，采 用生 物遗 传 算 法的 Ｓ ＤＭ 系统 能够 更 ＯＦ 加 合 理地 分 配 系统 频 率 资 源 ，使 系统 功 率 资 源 产 生约 １ Ｂ 的 增 益 ， 并 有 效 降低 系统 误 包 ｄ
遗传算法 matlab程序
遗传算法 matlab程序遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟生物进化过程的优化算法，主要用于解决复杂的优化问题。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB编写遗传算法的程序，并展示其在实际问题中的应用。
我们需要明确遗传算法的基本原理。
遗传算法通过模拟自然选择、交叉和变异等基因操作，以产生新的解，并通过适应度函数评估每个解的优劣。
通过不断迭代，遗传算法逐渐找到最优解。
在MATLAB中，我们可以使用遗传算法工具箱来实现遗传算法的程序。
首先，我们需要定义问题的目标函数和约束条件。
目标函数是我们希望优化的函数，而约束条件则是问题的限制条件。
在定义完目标函数和约束条件后，我们可以使用遗传算法工具箱中的函数来构建遗传算法的程序。
在遗传算法中，每个解都可以看作一个个体，而每个个体都由一串基因表示。
在MATLAB中，我们可以用一个二进制字符串来表示一个个体。
例如，一个8位的二进制字符串可以表示一个整数值或一个实数值。
在遗传算法中，这个二进制字符串称为染色体。
在遗传算法的程序中，我们需要定义染色体的编码方式、交叉方式、变异方式等。
编码方式决定了染色体的表示方法，常见的编码方式有二进制编码和实数编码。
交叉方式决定了如何将两个染色体进行交叉操作，常见的交叉方式有单点交叉和多点交叉。
变异方式决定了如何对染色体进行变异操作，常见的变异方式有位变异和基因变异。
在编写遗传算法的程序时，我们需要定义适应度函数来评估每个个体的优劣。
适应度函数的值越大，说明个体的优势越大。
根据适应度函数的值，我们可以选择一些优秀的个体进行交叉和变异操作，以产生新的解。
在MATLAB中，我们可以使用遗传算法工具箱中的函数来进行遗传算法的迭代过程。
通过设置迭代次数和种群大小等参数，我们可以控制算法的运行过程。
在每次迭代中，遗传算法会根据适应度函数的值选择一些优秀的个体，进行交叉和变异操作，以产生新的解。
经过多次迭代后，遗传算法会逐渐找到最优解。
自适应遗传算法matlab代码
v=bs2rv(Chrom,FieldD);
ObjV=v.*sin(10*pi*v)+2.0;
while gen<maxgen,
FitnV=ranking(-ObjV);
SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP);
FitnVmax=max(FitnV);
FitnVave=sum(FitnV)/NIND;
v=bs2rv(SelCh,FieldD);
ObjVSel=v.*sin(10*pi*v)+2.0;
[Chrom ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel);
gen=gen+1;
variable=bs2rv(Chrom, FieldD)
[Y,I]=max(ObjV),hold on;
plot(trace(1,:)','Pr');
hold on;
plot(trace(2,:)','-.');grid;
legend('解的变化','种群均值的变化')
</maxgen,
plot(I,Y,'bo');
trace(1,gen)=max(ObjV);
trace(2,gen)=sum(ObjV)/length(ObjV);
if (gen==20)
figure(2);
plot(ObjV);hold on;
plot(ObjV,'b*');grid;
end
%end
figure(3);
else
matlab_自适应权重分类算法代码_概述及解释说明
matlab 自适应权重分类算法代码概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今信息时代，数据的分类和预测成为了各个领域研究的重点。
自适应权重分类算法作为一种有效的分类方法，在图像识别、语音处理、金融分析等领域中得到广泛应用。
本文旨在对matlab自适应权重分类算法代码进行概述和解释说明，帮助读者理解该算法并且能够灵活运用。
1.2 文章结构本文包含五个部分，分别是引言、自适应权重分类算法概述、matlab自适应权重分类算法代码解释说明、算法性能评估与实验结果分析以及结论与展望。
在每个单元下有详细子标题，方便读者查阅和理解文章内容。
1.3 目的本篇文章的目的是通过对matlab自适应权重分类算法代码进行概述和解释说明，使读者对这一算法有一个清晰全面的了解，并且能够独立运用该算法进行数据分类工作。
此外，我们还将对该算法进行实验评估和性能分析，以验证其有效性，并展望其未来发展前景。
通过这篇文章，读者将掌握自适应权重分类算法的原理、代码解释和应用领域，为进一步研究和应用提供指导和参考。
2. 自适应权重分类算法概述2.1 分类算法背景自适应权重分类算法是一种用于模式识别和机器学习的重要技术，它通过对不同样本赋予不同的权重，在分类过程中更加关注错误分类样本并降低对正确分类样本的关注度。
这种算法在解决非平衡数据集问题、处理噪声数据和提高分类准确率等方面具有独特优势，并且被广泛应用于各个领域，如信号处理、图像识别、自然语言处理等。
2.2 自适应权重分类算法原理自适应权重分类算法的核心思想是通过根据样本的相对难易程度调整样本在训练过程中的权重，以达到改善分类性能的目标。
传统的分类算法通常假设所有样本同等重要，并未考虑到不同样本之间可能存在的不平衡和误差情况。
而自适应权重分类算法则着眼于精确区分各个类别，从而使得模型能够更好地适应训练数据。
具体来说，该算法首先根据样本在训练集中的分布情况计算得出每个样本的权重值。
然后，在模型的训练过程中，根据样本的分类情况进行动态调整权重的更新，将错误分类的样本赋予更高的权重，增加其对于模型的影响力，以期望在下一轮迭代中更好地学习处理这类样本。
基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码
基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码OFDM自适应资源分配问题（载波、功率等），是一个既含有离散决策变量，又含有连续决策变量的非线性优化模型，且含有较为复杂的非线性约束，因此适合采用智能优化算法进行求解。
function [BESTX1,BESTX2,BESTY,ALLX1,ALLX2,ALL Y]=GA2(K,N,Pm,H,BBB,P,N0)%% 本源码实现遗传算法，用于RA准则下的多用户OFDM自适应资源分配%% 输入参数列表% K 迭代次数% N 种群规模，要求是偶数% Pm 变异概率% H 信道增益矩阵，K*N的矩阵，表示用户k在子信道n上的信道增益，无单位，取值范围0~1% BBB 总带宽（Hz）% P 总功率（W）% N0 加性高斯白噪声功率谱密度（W/Hz）%% 输出参数列表% BESTX1 K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体的第一分量% BESTX2 K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体的第二分量% BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值% ALLX1 K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录全部个体的第一分量% ALLX2 K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录全部个体的第二分量% ALL Y K×N矩阵，记录全部个体的评价函数值%% 第一步[KK,NN]=size(H);M=NN;%决策变量个数，子载波个数farm1=zeros(M,N);%每一列是一个样本for i=1:Nfarm1(:,i)=unidrnd(KK,M,1);endfarm2=zeros(M,N);%每一列是一个样本for i=1:Nfarm2(:,i)=RandSeq(M);end%输出变量初始化ALLX1=cell(K,1);ALLX2=cell(K,1);ALL Y=zeros(K,N);BESTX1=cell(K,1);BESTX2=cell(K,1);BESTY=zeros(K,1);k=1;%迭代计数器初始化%% 第二步：迭代过程while k<=K%% 以下是交叉过程newfarm1=zeros(M,2*N);Ser=randperm(N);%两两随机配对的配对表A=farm1(:,Ser(1));B=farm1(:,Ser(2));P0=unidrnd(M-1);a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];%产生子代ab=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];%产生子代b newfarm1(:,2*N-1)=a;%加入子代种群newfarm1(:,2*N)=b;for i=1:(N-1)A=farm1(:,Ser(i));B=farm1(:,Ser(i+1));P0=unidrnd(M-1);a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];newfarm1(:,2*i-1)=a;newfarm1(:,2*i)=b;endFARM1=[farm1,newfarm1];newfarm2=zeros(M,2*N);Ser=randperm(N);%两两随机配对的配对表A=farm2(:,Ser(1));B=farm2(:,Ser(2));P0=unidrnd(M-1);a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];%产生子代ab=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];%产生子代b newfarm2(:,2*N-1)=a;%加入子代种群newfarm2(:,2*N)=b;for i=1:(N-1)A=farm2(:,Ser(i));B=farm2(:,Ser(i+1));P0=unidrnd(M-1);a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];newfarm2(:,2*i-1)=a;newfarm2(:,2*i)=b;endFARM2=[farm2,newfarm2];%% 选择复制SER=randperm(3*N);FITNESS=zeros(1,3*N);fitness=zeros(1,N);for i=1:(3*N)X1=FARM1(:,i);X2=FARM2(:,i);FITNESS(i)=-ObjFun(X1',X2',H,BBB,P,N0); endfor i=1:Nf1=FITNESS(SER(3*i-2));f2=FITNESS(SER(3*i-1));f3=FITNESS(SER(3*i));if f1<=f2&&f1<=f3farm1(:,i)=FARM1(:,SER(3*i-2));farm2(:,i)=FARM2(:,SER(3*i-2));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i-2));elseif f2<=f1&&f2<=f3farm1(:,i)=FARM1(:,SER(3*i-1));farm2(:,i)=FARM2(:,SER(3*i-1));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i-1));elsefarm1(:,i)=FARM1(:,SER(3*i));farm2(:,i)=FARM2(:,SER(3*i));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i));endend%% 记录最佳个体和收敛曲线ALLX1{k}=farm1;ALLX2{k}=farm2;ALL Y(k,:)=fitness;minY=min(fitness);pos=find(fitness==minY); BESTX1{k}=farm1(:,pos(1)); BESTX2{k}=farm2(:,pos(1)); BESTY(k)=minY;%% 变异for i=1:Nif Pm>rand&&pos(1)~=i farm1(:,i)=unidrnd(KK,M,1); farm2(:,i)=RandSeq(M); endend%disp(k);k=k+1;end。
基于遗传算法的matlab源代码
function youhuafunD=code;N=50;%Tunablemaxgen=50;%Tunablecrossrate=0.5;%Tunablemuterate=0.08;%Tunablegeneration=1;num=length(D);fatherrand=randint(num,N,3);score=zeros(maxgen,N);while generation<=maxgenind=randperm(N-2)+2;%随机配对交叉A=fatherrand(:,ind(1:(N-2)/2));B=fatherrand(:,ind((N-2)/2+1:end));%多点交叉rnd=rand(num,(N-2)/2);ind=rnd tmp=A(ind);A(ind)=B(ind);B(ind)=tmp;%%两点交叉%for kk=1:(N-2)/2%rndtmp=randint(1,1,num)+1;%tmp=A(1:rndtmp,kk);%A(1:rndtmp,kk)=B(1:rndtmp,kk);%B(1:rndtmp,kk)=tmp;%endfatherrand=[fatherrand(:,1:2),A,B];%变异rnd=rand(num,N);ind=rnd[m,n]=size(ind);tmp=randint(m,n,2)+1;tmp(:,1:2)=0;fatherrand=tmp+fatherrand;fatherrand=mod(fatherrand,3);%fatherrand(ind)=tmp;%评价、选择scoreN=scorefun(fatherrand,D);%求得N个个体的评价函数score(generation,:)=scoreN;[scoreSort,scoreind]=sort(scoreN);sumscore=cumsum(scoreSort);sumscore=sumscore./sumscore(end);childind(1:2)=scoreind(end-1:end);for k=3:Ntmprnd=rand;tmpind=tmprnd difind=[0,diff(t mpind)];if~any(difind)difind(1)=1;endchildind(k)=scoreind(logical(difind));endfatherrand=fatherrand(:,childind);generation=generation+1;end%scoremaxV=max(score,[],2);minV=11*300-maxV;plot(minV,'*');title('各代的目标函数值');F4=D(:,4);FF4=F4-fatherrand(:,1);FF4=max(FF4,1);D(:,5)=FF4;save DData Dfunction D=codeload youhua.mat%properties F2and F3F1=A(:,1);F2=A(:,2);F3=A(:,3);if(max(F2)>1450)||(min(F2)<=900)error('DATA property F2exceed it''s range(900,1450]')end%get group property F1of data,according to F2value F4=zeros(size(F1));for ite=11:-1:1index=find(F2<=900+ite*50);F4(index)=ite;endD=[F1,F2,F3,F4];function ScoreN=scorefun(fatherrand,D)F3=D(:,3);F4=D(:,4);N=size(fatherrand,2);FF4=F4*ones(1,N);FF4rnd=FF4-fatherrand;FF4rnd=max(FF4rnd,1);ScoreN=ones(1,N)*300*11;%这里有待优化for k=1:NFF4k=FF4rnd(:,k);for ite=1:11F0index=find(FF4k==ite);if~isempty(F0index)tmpMat=F3(F0index);tmpSco=sum(tmpMat);ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300);endendScorek(k)=sum(ScoreBin);endScoreN=ScoreN-Scorek;遗传算法实例:%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0,10]%%将x的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。
利用MATLAB实现遗传算法和MATLAB神经网络工具箱的使用教学提纲
利用M A T L A B实现遗传算法和M A T L A B神经网络工具箱的使用实验一利用MATLAB实现遗传算法一、实验目的1、熟悉MATLAB语言编程环境2、掌握MATLAB语言命令3、学会利用MATLAB编程实现遗传算法二、实验原理MATLAB是美国Math Works公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计等领域。
通过学习遗传算法原理，使用MATLAB编写程序，实现其求解策略。
三、实验内容通过MATLAB编程，利用遗传算法求解：)x=求[-2,2]f-(xf.x，max∈.005)sin(),x((xexp)200三、实验要求1、程序设计2、调试3、实验结果4、撰写实验报告实验二 MATLAB神经网络工具箱的使用一、实验目的1、掌握MATLAB语言命令2、提高MATLAB程序设计能力3、学会使用MATLAB神经网络工具箱二、实验原理MATLAB语言是Math Works公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空间。
它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。
利用该工具箱可以方便的构建神经网络的结构模型、设计、训练等，实现神经网络算法。
三、实验内容通过MATLAB编程，利用神经网络工具箱预测公路运量：公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，上表给出了该地区20年的公路运量相关数据。
根据有关部门数据，该地区2010和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积分别为0.9880和1.0268万平方千米。
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基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码
OFDM自适应资源分配问题（载波、功率等），是一个既含有离散决策变量，又含有连续决策变量的非线性优化模型，且含有较为复杂的非线性约束，因此适合采用智能优化算法进行求解。
function [BESTX1,BESTX2,BESTY,ALLX1,ALLX2,ALL Y]=GA2(K,N,Pm,H,BBB,P,N0)
%% 本源码实现遗传算法，用于RA准则下的多用户OFDM自适应资源分配
%% 输入参数列表
% K 迭代次数
% N 种群规模，要求是偶数
% Pm 变异概率
% H 信道增益矩阵，K*N的矩阵，表示用户k在子信道n上的信道增益，无单位，取值范围0~1
% BBB 总带宽（Hz）
% P 总功率（W）
% N0 加性高斯白噪声功率谱密度（W/Hz）
%% 输出参数列表
% BESTX1 K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体的第一分量
% BESTX2 K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体的第二分量
% BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值
% ALLX1 K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录全部个体的第一分量
% ALLX2 K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录全部个体的第二分量
% ALL Y K×N矩阵，记录全部个体的评价函数值
%% 第一步
[KK,NN]=size(H);
M=NN;%决策变量个数，子载波个数
farm1=zeros(M,N);%每一列是一个样本
for i=1:N
farm1(:,i)=unidrnd(KK,M,1);
end
farm2=zeros(M,N);%每一列是一个样本
for i=1:N
farm2(:,i)=RandSeq(M);
end
%输出变量初始化
ALLX1=cell(K,1);
ALLX2=cell(K,1);
ALL Y=zeros(K,N);
BESTX1=cell(K,1);
BESTX2=cell(K,1);
BESTY=zeros(K,1);
k=1;%迭代计数器初始化
%% 第二步：迭代过程
while k<=K
%% 以下是交叉过程
newfarm1=zeros(M,2*N);
Ser=randperm(N);%两两随机配对的配对表A=farm1(:,Ser(1));
B=farm1(:,Ser(2));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];%产生子代a
b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];%产生子代b newfarm1(:,2*N-1)=a;%加入子代种群
newfarm1(:,2*N)=b;
for i=1:(N-1)
A=farm1(:,Ser(i));
B=farm1(:,Ser(i+1));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];
b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];
newfarm1(:,2*i-1)=a;
newfarm1(:,2*i)=b;
end
FARM1=[farm1,newfarm1];
newfarm2=zeros(M,2*N);
Ser=randperm(N);%两两随机配对的配对表A=farm2(:,Ser(1));
B=farm2(:,Ser(2));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];%产生子代a
b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];%产生子代b newfarm2(:,2*N-1)=a;%加入子代种群
newfarm2(:,2*N)=b;
for i=1:(N-1)
A=farm2(:,Ser(i));
B=farm2(:,Ser(i+1));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];
b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];
newfarm2(:,2*i-1)=a;
newfarm2(:,2*i)=b;
end
FARM2=[farm2,newfarm2];
%% 选择复制
SER=randperm(3*N);
FITNESS=zeros(1,3*N);
fitness=zeros(1,N);
for i=1:(3*N)
X1=FARM1(:,i);
X2=FARM2(:,i);
FITNESS(i)=-ObjFun(X1',X2',H,BBB,P,N0);
end
for i=1:N
f1=FITNESS(SER(3*i-2));
f2=FITNESS(SER(3*i-1));
f3=FITNESS(SER(3*i));
if f1<=f2&&f1<=f3
farm1(:,i)=FARM1(:,SER(3*i-2));
farm2(:,i)=FARM2(:,SER(3*i-2));
fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i-2));
elseif f2<=f1&&f2<=f3
farm1(:,i)=FARM1(:,SER(3*i-1));
farm2(:,i)=FARM2(:,SER(3*i-1));
fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i-1));
else
farm1(:,i)=FARM1(:,SER(3*i));
farm2(:,i)=FARM2(:,SER(3*i));
fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(3*i));
end
end
%% 记录最佳个体和收敛曲线
ALLX1{k}=farm1;
ALLX2{k}=farm2;
ALL Y(k,:)=fitness;
minY=min(fitness);
pos=find(fitness==minY);
BESTX1{k}=farm1(:,pos(1));
BESTX2{k}=farm2(:,pos(1));
BESTY(k)=minY;
%% 变异
for i=1:N
if Pm>rand&&pos(1)~=i
farm1(:,i)=unidrnd(KK,M,1);
farm2(:,i)=RandSeq(M);
end
end
%disp(k);
k=k+1;
end。