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MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)图文 (1)

MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)图文 (1)
一旦计算了个体适应度值，种群中适应度高的个体将被 选中并重组，产生下一代。遗传算子直接操作染色体的特征 (基因)，使用一般情况下个体的基因代码，产生更适合的个 体。重组算子用在一对个体或一大组个体中交换基因信息。 最简单的重组算子是单点交叉。
第一章 遗传算法概述
考虑两个二进制父代串：
A=10010110 和 B=10111000 I是随机地在1到串长L减1之间（即［1，
在决策变量域中的染色体表现型已被编码，可以估计种 群的个体成员的特性或适应度。通过特征目标函数来估计个 体在问题域中的特性。在自然世界中，这就是个体在现行环 境中的生存能力。因此，目标函数建立的基础是在整个繁殖 过程中选择成对的个体进行交配。
第一章 遗传算法概述
在再生(复制)期间，每个个体均被计算适应度值，它来 自没有加工的原始特性度量，由目标函数给出。这个值用来 在选择中偏向更加适合的个体。相对整个种群，适应度高的 个体具有高的选中参加交配的概率，而适应度低的个体具有 相对低的选中概率。
第一章 遗传算法概述
1.2 遗传算法的特点
遗传算法具有如下优点： （1)对可行解表示的广泛性。遗传算法的处理对象不是参 数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。 此编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。所谓 结构对象，泛指集合、序列、矩阵、树、图、链和表等各种一 维或二维甚至多维结构形式的对象。这一特点使得遗传算法具 有广泛的应用领域。比如： ①通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或 自动机的结构或参数加以优化。 ②通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识 库的精炼而达到高质量的机器学习目的。 ③通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最 佳决策树。 ④通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而 通过对操作序列的处理，可自动构造顺序控制系统。

遗传算法Malab实例讲解PPT课件

遗传算法Malab实例讲解PPT课件
if(rand<pc) cpoint=round(rand*py); newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)]; newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else newpop(i,:)=pop(i); newpop(i+1,:)=pop(i+1);
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)， x∈[0,10]的最大值为： x1=1.5708 x2 =7.8540 F(x1)=f(x2)=17.0000
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) 的最大值
f1(x)=-f(x) -10*sin(5x)-7*cos(4x) 的最小值
if(ms(newin))<fitvalue(fitin) newpop(newin)=pop(fitin); newin=newin+1;
else fitin=fitin+1;
end end end
交叉
function [ newpop ] = crossover( pop,pc ) [px,py]=size(pop); newpop=ones(size(pop)); for i=1:2:px-1
if objvalue(i)+Cmin>0 temp=Cmin+objvalue(i);
else temp=0.0;
end fitvalue(i)= temp; end fitvalue=fitvalue';
end
选择
function [ newpop ] = selection( pop,fitvalue ) totalfit=sum(fitvalue); fitvalue=fitvalue/totalfit; fitvalue=cumsum(fitvalue); [px,py]=size(pop); ms=sort(rand(px,1)); fitin=1; newin=1; while newin<=px

MATLAB遗传算法工具箱

MATLAB遗传算法工具箱

三， MATLAB遗传算法工具箱
（3），gads工具箱：matlab 7.0包含了这个工具 箱，matlab7.0以前的版本没有这个工具箱，雷英 杰 编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》对这个工具 箱的使用进行了介绍。
遗传算法工具箱的安装
一.下载工具箱 二.工具箱文件夹放入matlab文件夹的目录 三.在文件/set
1 1 1 1 0 0 0 1 0 1
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0 0 1 0 0 1 1 0 0 0
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0 1 1 1 0 1 0 0 1 1
（3，选择
rws-轮盘赌选择 sus-随机遍历抽样 select-高级选择函数
XOVR=0.5; NVAR=16; MUTR=0.3; MAXGEN=1000; INSR=0.9; NIND=100; RANGE=[1;16]; a=0.8; c=1.44*1024; t=1000; u=[855 461 432 406 388 372 364 253 164 137 114 108 87 62 55 46]; v=['B1 ';'B2 ';'B3 ';'B4 ';'B5 '; 'B6 '; 'B7 '; 'B8 ';'B9 ';'B10';'B11';'B12'; 'B13'; 'B14'; 'B15';'B16']; SEL_F='sus'; XOV_F='recdis'; MUT_F='mutbga'; OBJ_F='objpush';

补充学习3—matlab工具箱介绍PPT教学课件

补充学习3—matlab工具箱介绍PPT教学课件

pathtool 也可以使用菜单: File Set Path ✓修改 Matlab 的相关配置文件 pathdef.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\
无需手工修改该配置文件，可以先使用 path 或
addpath 命令将指定的目录加入到当前搜索路径中，
然后使用 saveptah 命令将当前搜索路径写入
2020/12/10
7
Matlab 搜索路径
数学实验
Matlab 搜索路径
当用户在 Matlab 的命令窗口中输入一个命令时， Matlab 会按照一个固定的路径取查找该命令，然后 执行它，这个固定的路径就称为搜索路径。
path % 显示 Matlab 的搜索路径
2020/12/10
8
添加搜索路径
pathdef.m
2020/12/10
10
永久添加到搜索路径 数学实验
✓将前面添加路径的命令加到 Matlab 的启动文件中 startup.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\ 该文件的初始文件名为startupsav.m，修改后将文件 名改为 startup.m 即可。
2020/12/10
2020/12/10
2
Matlab 工具箱
数学实验
放入一个目录中的为某种目的专门编写的一组 Matlab 函数就可以组成一个工具箱。
从某种意义上说，任何一个 Matlab 语言的使用 者都可以是工具箱的作者。
2020/12/10
3
工具箱介绍
数学实验
在一个工具箱中，应该有一个名为 Contents.m 的文件，用来描述工具箱中所有 Matlab 函数的名 称和意义。在该文件中第 1 行应该给出该工具箱的 名称，在第 2 行中给出该工具箱的版本与修改时间 等信息。然后分类地给出该工具箱中各类函数的最 基本功能。注意，本文件中所有的语句都应该是注 释语句，由百分号 % 引导，空行也应该由 % 引导。

MATLAB遗传算法工具箱

MATLAB遗传算法工具箱
subfolders/save/close将该工具箱文件夹放 入matlab文件夹的目录 四.在file→Preferences→General的 Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
end
%定义目标值与盒子数的关系
while gen<MAXGEN, FitnV=ranking(ObjV,[2,1]); %根据目
标值进行适应度排序 SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV);
%基于适应度选择个体 SelCh=recombin(XOV_F,SelCh,XOVR);
%建立初始种群，用序列代号的方法
trace=zeros(MAXGEN,2); m=zeros(NIND,MAXGEN); sum=zeros(NIND,NVAR); all=zeros(NIND,1); ObjV=zeros(NIND,1); ObjVOff=zeros(NIND,1); gen=2;
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
运行中出现的问题 一.for循环和工具箱函数出现矛 盾 二.遗传过程中种群中的序列号出 现小数 三.所得图形与预期的很不相同
谢谢！

break

第9讲 MATLAB遗传算法

第9讲 MATLAB遗传算法
设s1’与s2’配对，s3’与s4’配对。分别交换后 两位基因，得新染色体： s1’’=11001（25）, s2’’=01100（12）
s3’’=11011（27）, s4’’=10000（16）
变异
设变异率pm=0.001。
这样，群体S1中共有
5×4×0.001=0.02
位基因可以变异。 0.02位显然不足 1位，所以本轮遗传操作不 做变异。
● 选择-复制(selection-reproduction)
● 交叉(crossover，亦称交换、交配或杂交)
● 变异(mutation，亦称突变)
选择 - 复制
通常做法是：对于一个规模为 N
的种群 S, 按每个染色体 xi∈S 的选择概率 P(xi) 所决
定的选中机会 , 分 N 次从 S 中随机选定 N 个染色体 ,
(3) 计算各代种群中的各个体的适应度 , 并
对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个
体(即31（11111）)出现为止。
首先计算种群S1中各个体 s1= 13(01101), s2= 24(11000) s3= 8(01000), s4= 19(10011) 的适应度f (si) 。 容易求得 f (s1) = f(13) = 132 = 169 f (s2) = f(24) = 242 = 576 f (s3) = f(8) = 82 = 64 f (s4) = f(19) = 192 = 361
于是，得到第二代种群S2：
s1=11001（25）, s2=01100（12）
s3=11011（27）, s4=10000（16）
第二代种群S2中各染色体的情况 染色体 s1=11001 s2=01100 s3=11011 适应度 625 144 729 选择概率 0.36 0.08 0.41 积累概率 0.36 0.44 0.85 估计的 选中次数 1 0 2

智能优化方法及MATLABGA工具箱简介PPT课件

使用MATLAB GA工具箱可以 进行多目标优化，通过定义 多个目标函数，找到满足所 有目标的Pareto最优解。
混合优化算法
将GA与其他优化算法（如模 拟退火、遗传算法等）结合 ，形成混合优化算法，提高
优化效果。
并行计算
利用MATLAB的并行计算功 能，加速GA算法的迭代过程 ，提高优化效率。
04
智能优化方法在MATLAB中的实现
遗传算法在MATLAB中的实现
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟基因遗传和变异的过程来寻找最优 解。在MATLAB中，可以使用GA工具箱来实现遗传算法。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数设计、选择操作、交叉操作和变 异操作等。在MATLAB中，可以使用GA函数来定义适应度函数和遗传操作。
应用案例：例如，在图像分割中，蚁群优化算法可以通过不断迭代和更新蚂蚁的 位置和信息素来寻找最优分割结果，使得图像能够被正确地分割成不同的区域。
模拟退火算法在机器学习中的应用
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，通过模拟固体退火的过程来进行优化。在机器学习中，模拟退火算法可 以用于求解分类、聚类等问题。
应用案例：例如，在机器人路径规划中，粒子群优化算法可 以通过不断迭代和更新粒子的位置和速度来寻找最优路径， 使得机器人能够在最短时间内完成任务。
蚁群优化算法在图像处理中的应用
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递 过程来进行优化。在图像处理中，蚁群优化算法可以用于图像分割、边缘检测等 问题。
MATLAB SimulatedAnnealing工具箱提供了丰富的函数和参数设置， 可以根据具体问题调整算法参数，以达到最佳的优化效果。

MATLAB遗传算法工具箱及其应用ppt课件


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汕头大学工学院
二、遗传算法工具箱构造
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
运用育种函数mutbga是有效的。mutate对变异操作 提供一个高级接口。
Page 9
汕头大学工学院
二、遗传算法工具箱构造
6、多子群支持：migrate。
Page 5
汕头大学工学院
二、遗传算法工具箱构造
2、顺应度计算：ranking，scaling。
顺应度函数用于转换目的函数值，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价算法。另外， ranking函数支持非线性评价。
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汕头大学工学院
Page 10
汕头大学工学院
三、遗传算法工具箱通用函数
几个典型工具箱函数的引见
创建初始种群函数crtbp 二进制串到实值转换函数bs2rv 轮盘工学院
三、遗传算法工具箱通用函数
1、函数crtbp
向量
个体数量 个体长度
功能：创建初始种群。
格式： C,L h,B r in o a c d m s r N e t ,L b V i n i p n dd
GA工具箱本质是个函数包，用户只需安装 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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汕头大学工学院
二、遗传算法工具箱构造
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运用工具箱中的crtbp建立二 进制种群。crtbase是附加的功能，它提供向量描画 整数表示。种群的实值可用crtrp进展初始化。在二 进制代码和实值之间的变换可运用函数bs2rv，它支 持格雷码和对数编码。

MATLAB遗传算法工具箱共25页文档

subfolders/save/close将该工具箱文件夹放 入matlab文件夹的目录 ➢ 四.在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
➢ XOVR=0.5; ➢ NVAR=16; ➢ MUTR=0.3; ➢ MAXGEN=1000; ➢ INSR=0.9; ➢ NIND=100; ➢ RANGE=[1;16]; ➢ a=0.8; ➢ c=1.44*1024; ➢ t=1000; ➢ u=[855 461 432 406 388 372 364 253 164 137 114 108 87 62 55 46]; ➢ v=['B1 ';'B2 ';'B3 ';'B4 ';'B5 '; 'B6 '; 'B7 '; 'B8 ';'B9 ';'B10';'B11';'B12';
%分配适应度 %选择 %交叉 %变异 %生成新种群
五，一些实例
➢ 1，简单非线性规划
➢ 2，背包问题 ➢ 3，最小hamirton圈

MATLAB遗传算法工具箱PPT课件

1，三种常见工具箱 （1），gatbx工具箱：英国设菲尔德Sheffield大学 开发的gatbs工具箱，不是Matlab软件自带的，雷 英杰编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》涉及到 了这个工具箱，并对它的使用进行了说明。 （2），gaot工具箱：这是网上流传的免费的工具 箱，网上对它介绍的资料也挺多，也不是Matlab软 件自带的，但可以自己配置使用。飞思科技产品研 发中心编著《Matlab 6.X辅助优化计算与设计》第 五章对gaot遗传算法工具箱的使用进行了介绍。
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
2021/3/12
8ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
2，编码
单点交叉，两点，多点
二进制，格雷码，
均匀交叉
十进制，符号编码
特殊（PMX,CX,EX）
3，选择
轮盘赌选择（rws） 均匀排序（ranking） 最优保存（代沟） 排挤选择（海明距离）
2021/3/12
5,变异
基本位变异 均匀变异 非均匀变异（高斯变异） 逆转变异，交换变异
3
三， MATLAB遗传算法工具箱
crtbp——二进制编码种群 Chrom= ➢0 0 1 1 0 0 1 0
crtrp——十进制编码种群 ➢ 0 1 1 0 0 0 0 1
➢1 1 1 1 1 1 0 1
（2）适应度计算
➢1 ➢1
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

.
7
(5)变异
mut-二进制编码的变异 mutbga-十进制的变异 mutains-重组（有代沟时） bs2rv-二进制的解码 migrate-子种群的支持
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
MATLAB遗传算法工具箱
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1
一，遗传算法来源和计算步骤
1，来源
自然进化 模拟
2，步骤
编码 初始种群 适应度计算
人工进化（如GA）
选择
自然进化： 遗传-变异-选择 适者生存，优胜劣汰
交叉 变异 新种群的生成 是否达到目标 否
是
解决实际问题
.
2
二，关键操作
1，适应度计算及标定 4，交叉
2，编码
单点交叉，两点，多点
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4
三， MATLAB遗传算法工具箱
（3），gads工具箱：matlab 7.0包含了这个工具 箱，matlab7.0以前的版本没有这个工具箱，雷英杰 编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》对这个工具 箱的使用进行了介绍。
.
5
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
crtbp——二进制编码种群 Chrom= ➢0 0 1 1 0 0 1 0
二进制，格雷码，
均匀交叉
十进制，符号编码
特殊（PMX,CX,EX）
3，选择
轮盘赌选择（rws） 均匀排序（ranking） 最优保存（代沟） 排挤选择（海明距离）
5,变异
基本位变异
均匀变异
非均匀变异（高斯变异）
逆转变异，交换变异
.
3
三， MATLAB遗传算法工具箱
1，三种常见工具箱 （1），gatbx工具箱：英国设菲尔德Sheffield大学 开发的gatbs工具箱，不是Matlab软件自带的，雷 英杰编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》涉及到 了这个工具箱，并对它的使用进行了说明。 （2），gaot工具箱：这是网上流传的免费的工具 箱，网上对它介绍的资料也挺多，也不是Matlab软 件自带的，但可以自己配置使用。飞思科技产品研 发中心编著《Matlab 6.X辅助优化计算与设计》第 五章对gaot遗传算法工具箱的使用进行了介绍。
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四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
fitnv=ranking(obj); selch=select(‘sus’,chrom,fitnv); selch=xovsp(selch,p1); selch=mut(selch,p2); var=bs2rv(selch,fieldd); obj=functionx(var); end
➢0 ➢1 ➢1
0 10 00 00 1 01 00 01 0 11 00 01
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6
（3，选择
rws-轮盘赌选择 sus-随机遍历抽样 select-高级选择函数
（4）交叉
xovsp-单点交叉 xovdp-两点交叉 xovsh-洗牌交叉 recombin-高级交叉函数
例2，chrom=crtbp(2,6) chrom= 011001 001000 new=xovsp(chrom,1) new= 001000 011001
%创建初始种群 %解码 %求目标函数值
%分配适应度 %选择 %交叉 %变异 %生成新种群
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五，一些实例
➢ 1，简单非线性规划
➢ 2，背包问题 ➢ 3，最小hamirton圈
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10
crtrp——十进制编码种群 ➢ 0 1 1 0 0 0 0 1
➢1 1 1 1 1 1 0 1
（2）适应度计算
➢1 ➢1
0 10 10 11 1 00 00 10
Scaling比率适应度
➢1 ➢0
0 01 11 11 0 01 01 00
Ranking排序适应度 例1：chrom=crtbp(9,6)