MATLAB遗传算法工具箱及其应用

生成新一代种群
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二、遗传算法工具箱结构
本节介绍的是英国苏菲尔德大学开发的遗传 算法工具箱。 由于MATLAB高级语言的通用性，对问题用 M文件编码，与此配对的是MATLAB先进的数 据分析、可视化工具、特殊目的的应用领域工 具箱和展现给使用者具有研究遗传算法可能性 的一致环境。 GA工具箱本质是个函数包，用户只要安装 了这个工具箱或者软件自带了这个工具箱，就 可以调用这些函数命令，从而编写出强大的 MATLAB遗传算法程序。
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三、遗传算法工具箱通用函数
例3.11 使用函数crtbp创建初始种群的应用举例。 创建一个长度为9、有6个个体的随机种群（这里前四个基因位是基本字 符｛0，1，2，3，4，5，6，7｝，后五个基因位是基本字符｛0，1，2， 3｝）： BaseV=crtbase（[4 5]，[8 4]）； [Chrom，Lind，BaseV]=crtbp（6，BaseV）；
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三、遗传算法工具箱通用函数
3、函数rws 功能：轮盘赌选择。
格式：NewChrIx=rws（FitnV，Nsel）
说明：rws在当前种群中按照它们的适应度FitnV选择Nsel 个个体繁殖。FitnV是一包含种群中每个个体性能尺寸的 列向量，它能通过使用函数ranking或scaling计算每个个体 的适应度水平来得到。
MATLAB工作界面
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当前目录 浏览器窗口
命令窗口
历史命令 窗口
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四、遗传算法工具箱应用
MATLAB工作界面
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四、遗传算法工具箱应用
用GA工具箱函数求解：
2 f ( x) x（其中 x [0,31]）的最大值。
MATLAB 代码
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二、遗传算法工具箱结构
4、交叉算子：recdis，recint，reclin，recmut， recombin，xovdp，xovdprs，xovmp，xovsh， xovshrs，xovsp，xovsprs。 交叉是通过给定的概率重组一对个体而产生后代 的。单点、两点和洗牌交叉是由xovsp、xovdp和 xovsh函数分别完成的。缩小代理交叉函数分别是： xovdprs、xovshrs和xovsprs。通用的多点交叉函数是 xovmp，它提供均匀交换的支持。函数recmut提供 具有突变特征的线性重组。而函数recombin是一高 级入口函数，对所有交叉操作提供多子群支持入口。
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二、遗传算法工具箱结构
2、适应度计算：ranking，scaling。 适应度函数用于转换目标函数值，给每一个个体 一个非负的价值数。这个工具箱支持Goldberg的偏 移法和比率法以及贝克的线性评估算法。另外， ranking函数支持非线性评估。
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Chrom, Lind, BaseV crtbpNind, BaseV Chrom, Lind, BaseV crtbpNind, Lind, Base
说明：遗传算法第一步是创建由任意染色体组成的 原始种群。crtbp创建一元素为随机数的矩阵Chrom。
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二、遗传算法工具箱结构
5、变异算子：mut，mutate，mutbga。 二进制和整数变异操作由mut完成。实值的变异 使用育种函数mutbga是有效的。mutate对变异操作 提供一个高级接口。
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二、遗传算法工具箱结构
6、多子群支持：migrate。 遗传算法工具箱通过高层遗传操作函数migrate对 多子群提供支持，它的一个功能是在子群中交换个 体。一个单一种群通过使用工具箱中的函数修改数 据结构，使其分为许多子种群，这些子种群被保存 在连续的数据单元块中。高层函数（如select和reins） 可独立地操作子种群，包含在一个数据结构中的每 一个种群允许独自向前衍化。
0.7843 9.3961 Phen 1.0706 5.2980
FieldD=[8； 1； 10； 1； 1； 0； 0] Phen=bs2rv（Chrom，FieldD） %不包括边界 %转换二进制到实值，使用对数刻度
6.6223 5.0615 Phen 2.7277 1.5236
设置运行 参数 定义初始种群 转换实值
遗传算法 关键步骤
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四、遗传算法工具箱应用
运行结果
找到 最优解
figure 1
figure 2
理论最优解是X=31，Y=961
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四、遗传算法工具箱应用
改变参数运行
被选种群分布
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Lind=9； BaseV=[8 8 8 8 4 4 4 4 4 ]
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三、遗传算法工具箱通用函数
2、函数bs2rv 功能：二进制串到实值的转换。
格式：Phen=bs2rv（Chrom，FieldD）
说明：Phen=bs2rv（Chrom，FieldD）根据译码 矩阵FieldD将二进制串矩阵Chrom转换为实值向 量。返回矩阵Phen包含对应的种群表现型。
F ( xi )
f ( xi )
f (x )
j 1 j
N
f ( xi )是个体xi的适应度， F ( xi )是这个个体被选择的概 率。
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四、遗传算法工具箱应用
了解MATLAB窗口界面 用遗传算法工具箱求一个简单函数的最值
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四、遗传算法工具箱应用
姓名：黄樟 学号：11309011 导师：李昇平 指导老师：包能胜
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二、遗传算法工具箱结构
3、选择函数：reins，rws，select，sus。 这些函数根据个体的适应度大小在已知种群中选 择一定数量的个体，对它的索引返回一个列向量。 现在最合适的是轮盘赌选择法（即rws函数）和随机 遍历抽样（即sus函数）。高级入口函数select为选 择程序，特别为多种群的使用提供了一个方便的接 口界面。在这种情况下，代沟是必需的，即整个种 群在每一代中没有被完全复制。reins能使用均匀的 随机数或基于适应度的重新插入。
或 [Chrom，Lind，BaseV]=crtbp（[6，9]，[8 8 8 8 4 4 4 4 4 ]）；运行得
4 1 1 Chrom 1 4 4 3 1 1 2 2 2 0 3 4 7 5 2 1 1 1 0 3 0 1 0 0 0 0 2 5 5 7 2 2 2 3 1 5 7 7 0 3 3 0 3 2 4 0 3 1 1 1 0
MATLAB遗传算法工具箱函数及其应用
学号： 姓名：
学院 201年月日
内容提要 遗传算法流程回顾
遗传算法工具箱结构
遗传算法工具箱通用函数
遗传算法工具箱应用
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一、遗传算法流程回顾
生成初始种群
个体 染色体
计算适应度 终止 ? 选择-复制 交叉
结束
基因
遗传算法基本流程框图
变异
0 1 Chrom 0 1
0 0 0 1
0 0 1 0
0 0 0 1
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0 1 1 1
1 0 0 0
1 0 0 1
1 1 0 1
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三、遗传算法工具箱通用函数
FieldD=[8； -1； 10； 1； 0； 1； 1] %包括边界 Phen=bs2rv（Chrom，FieldD） %转换二进制到实值，使用算术刻度
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轮盘赌选择法示意图
s3
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三、遗传算法工具箱通用函数
例3.31 轮盘赌选择方法示例。
考虑8个个体的种群，假设已计算出适应度FitnV： FitnV=[1.50；1.35；1.21；1.07；0.92；0.78；0.64；0.5]
选择6个个体的索引：
NewChrIx=rws（FitnV，6） NewChrIx成为
2 5 1 NewChrIx 1 3 7
算法说明：通过计算适应度向量的累加和完成轮盘赌选择的表格，并产生随 机分布在[0，sum（FitnV）]区间内的Nsel个实数，被选择个体的索引通过比 较向量累加和产生的编号来决定。一个个体被选择的概率由下式给出：
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二、遗传算法工具箱结构
1、种群表示和初始化函数：crtbase，crtbp，crtp。 GA工具箱支持二进制、整数和浮点数的基因表示。 二进制和整数种群可以使用工具箱中的crtbp建立二 进制种群。crtbase是附加的功能，它提供向量描述 整数表示。种群的实值可用crtrp进行初始化。在二 进制代码和实值之间的变换可使用函数bs2rv，它支 持格雷码和对数编码。
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三、遗传算法工具箱通用函数
例3.21 函数bs2rv的应用举例。 下列二进制种群Chrom由函数crtbp创建，表示在[-1,10]之间的一组简 单变量，程序代码表示怎样使用函数bs2rv将算术表示格雷码或二进制 串表示转换为实值表现型。 Chrom=crtbp(4,8) %创建任意染色体，此处为二进制串
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三、遗传算法工具箱通用函数 几个典型工具箱函数的介绍 创建初始种群函数crtbp 二进制串到实值转换函数bs2rv 轮盘赌选择函数rws
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三、遗传算法工具箱通用函数
1、函数crtbp 功能：创建初始种群。
向量
个体数量 个体长度
格式： Chrom, Lind, BaseV crtbpNind, Lind