当前位置: 首页 > news >正文

Matlab实现遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种基于生物进化理论的优化算法,通过模拟自然界中的遗传过程,来寻找最优解。

在遗传算法中,每个解被称为个体,每个个体由一组基因表示,每个基因是解空间中的一个变量。算法通过不断地交叉、变异、选择等操作,来寻找最优解。

下面我们来介绍如何使用Matlab实现遗传算法。

文章目录

  • 1. 初始化种群
  • 2. 计算适应度函数
  • 3. 选择操作
  • 4. 交叉操作
  • 5. 变异操作
  • 6. 迭代更新

1. 初始化种群

首先,我们需要定义种群的初始状态。在遗传算法中,每个个体的基因都是随机生成的,因此我们需要定义种群的数量、每个个体的基因长度、基因的取值范围等参数。

例如,我们设置种群数量为50,每个个体的基因长度为2,基因的取值范围为[-5,5],则可以使用如下代码进行初始化:

n = 50; % 种群数量
d = 2; % 基因长度
lb = -5; % 基因取值下界
ub = 5; % 基因取值上界
pop = lb + (ub - lb) * rand(n,d); % 种群基因

2. 计算适应度函数

在遗传算法中,适应度函数是用来评估每个个体的解的好坏的。因此,我们需要定义适应度函数。

例如,我们定义适应度函数为f(x) = x1^2 + x2^2,则可以使用如下代码进行计算:

f = sum(pop.^2,2);

3. 选择操作

选择操作是遗传算法中的一个重要步骤,它用来选择一部分优秀的个体,作为下一代个体的父代。在选择操作中,我们通常使用轮盘赌选择方法。

例如,我们定义选择概率为每个个体适应度函数值占总适应度函数值的比例,则可以使用如下代码进行选择操作:

prob = f / sum(f); % 计算每个个体的选择概率
cum_prob = cumsum(prob); % 计算累计概率
new_pop = zeros(n,d); % 新种群基因
for i = 1:nr = rand; % 生成随机数idx = find(cum_prob >= r,1); % 选择个体new_pop(i,:) = pop(idx,:);
end
pop = new_pop; % 更新种群基因

4. 交叉操作

交叉操作是遗传算法中的另一个重要步骤,它用来产生下一代个体的子代。在交叉操作中,我们通常使用单点交叉方法。

例如,我们定义交叉概率为0.8,则可以使用如下代码进行交叉操作:

cross_prob = 0.8; % 交叉概率
for i = 1:2:nif rand < cross_prob % 判断是否进行交叉k = randi(d-1); % 生成随机交叉点pop(i:i+1,k+1:d) = pop(i+1:-1:i,k+1:d); % 交叉操作end
end

5. 变异操作

变异操作是遗传算法中的最后一步,它用来产生下一代个体的变异体。在变异操作中,我们通常使用随机变异方法。

例如,我们定义变异概率为0.1,则可以使用如下代码进行变异操作:

mut_prob = 0.1; % 变异概率
mut_range = ub - lb; % 变异范围
for i = 1:nif rand < mut_prob % 判断是否进行变异k = randi(d); % 生成随机变异位pop(i,k) = pop(i,k) + mut_range * (rand - 0.5); % 变异操作end
end

6. 迭代更新

最后,我们需要进行迭代更新,直到达到最大迭代次数或者满足停止条件为止。

例如,我们设置最大迭代次数为100,停止条件为适应度函数小于1e-6,则可以使用如下代码进行迭代更新:

max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 停止条件
for i = 1:max_iterf = sum(pop.^2,2); % 计算适应度函数if min(f) < tol % 满足停止条件break;endprob = f / sum(f); % 计算每个个体的选择概率cum_prob = cumsum(prob); % 计算累计概率new_pop = zeros(n,d); % 新种群基因for j = 1:nr = rand; % 生成随机数idx = find(cum_prob >= r,1); % 选择个体new_pop(j,:) = pop(idx,:);endpop = new_pop; % 更新种群基因for j = 1:2:nif rand < cross_prob % 判断是否进行交叉k = randi(d-1); % 生成随机交叉点pop(j:j+1,k+1:d) = pop(j+1:-1:j,k+1:d); % 交叉操作endendfor j = 1:nif rand < mut_prob % 判断是否进行变异k = randi(d); % 生成随机变异位pop(j,k) = pop(j,k) + mut_range * (rand - 0.5); % 变异操作endend
end

至此,我们已经完成了Matlab实现遗传算法的过程。可以通过改变参数,来求解不同的优化问题。

相关文章:

Matlab实现遗传算法

遗传算法&#xff08;Genetic Algorithm&#xff0c;GA&#xff09;是一种基于生物进化理论的优化算法&#xff0c;通过模拟自然界中的遗传过程&#xff0c;来寻找最优解。 在遗传算法中&#xff0c;每个解被称为个体&#xff0c;每个个体由一组基因表示&#xff0c;每个基因是…...

评价公式-均方误差

均方误差的公式可以通过以下步骤推导得出&#xff1a; 假设有n个样本&#xff0c;真实值分别为y₁, y₂, ……, yₙ&#xff0c;预测值分别为ŷ₁, ŷ₂, ……, ŷₙ。 首先&#xff0c;我们可以定义误差&#xff08;error&#xff09;为预测值与真实值之间的差&#xff1a; …...

冲击蓝桥杯-时间问题(必考)

目录 前言&#xff1a; 一、时间问题 二、使用步骤 1、考察小时&#xff0c;分以及秒的使用、 2、判断日期是否合法 3、遍历日期 4、推算星期几 总结 前言&#xff1a; 时间问题可以说是蓝桥杯&#xff0c;最喜欢考的问题了,因为时间问题不涉及到算法和一些复杂的知识&#xf…...

10个杀手级应用的Python自动化脚本

10个杀手级应用的Python自动化脚本 重复的任务总是耗费时间和枯燥的。想象一下&#xff0c;逐一裁剪100张照片&#xff0c;或者做诸如Fetching APIs、纠正拼写和语法等任务&#xff0c;所有这些都需要大量的时间。为什么不把它们自动化呢&#xff1f;在今天的文章中&#xff0c…...

2023​史上最全软件测试工程师常见的面试题总结​ 备战金三银四

在这里我给大家推荐一套专门讲解软件测试简历&#xff0c;和面试题的视频&#xff0c;实测有效&#xff0c;建议大家可以看看&#xff01; 春招必看已上岸&#xff0c;软件测试常问面试题【全网最详细&#xff0c;让你不再踩坑】_哔哩哔哩_bilibili春招必看已上岸&#xff0c;…...

2023年全国最新安全员精选真题及答案29

百分百题库提供安全员考试试题、建筑安全员考试预测题、建筑安全员ABC考试真题、安全员证考试题库等&#xff0c;提供在线做题刷题&#xff0c;在线模拟考试&#xff0c;助你考试轻松过关。 81.&#xff08;单选题&#xff09;同一建筑施工企业在12个月内连续发生&#xff08;&…...

关系数据库的7个基本特征

文章目录关系数据库中的二维表─般满足7个基本特征:①元组(行)个数是有限的——元组个数有限性。 ②元组(行)均不相同——元组的唯—性。 ③元组(行)的次序可以任意交换——元组的次序无关性。 ④元组(行)的分量是不可分割的基本特征——元组分量的原子性。 ⑤属性(列)名各不相…...

2023QT面试题总会

1、Qt信号槽机制的优势 &#xff08;1&#xff09;类型安全。需要关联的信号和槽的签名必须是等同的&#xff0c;即信号的参数类型和参数个数同接收该信号的槽的参数类型和参数个数相同。不过&#xff0c;一个槽的参数个数是可以少于信号的参数个数的&#xff0c;但缺少的参数…...

【微信小程序】-- npm包总结 --- 基础篇完结(四十七)

&#x1f48c; 所属专栏&#xff1a;【微信小程序开发教程】 &#x1f600; 作  者&#xff1a;我是夜阑的狗&#x1f436; &#x1f680; 个人简介&#xff1a;一个正在努力学技术的CV工程师&#xff0c;专注基础和实战分享 &#xff0c;欢迎咨询&#xff01; &…...

Leetcode刷题之经典双指针问题

光是话不行&#xff0c;要紧的是做。 ——鲁迅 目录 一.什么是双指针问题&#xff1f; 二.最接近的三数之和 第一种暴力法&#xff1a; 第二种双指针&#xff1a; 三.移除元素 第一种暴力法&#xff1a; 第二种双指针&#xff1a; 四.盛最…...

C语言学习之路--指针篇

目录一、前言二、指针一、指针是什么1、指针的重要理解2、指针变量3、其他问题二、指针和指针类型1、指针—整数2、指针的解引用三、野指针1、野指针成因2、如何规避野指针四、指针的运算1、指针—指针2、指针的关系运算五、指针和数组六、二级指针七、指针数组一、前言 本人是…...

吃透Java面试题,建议收藏

本文已经收录到Github仓库&#xff0c;该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点&#xff0c;欢迎star~ Github地址&#xff1a;https://github.com/…...

华为OD机试题,用 Java 解【最差产品奖】问题 | 含解题说明

华为Od必看系列 华为OD机试 全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为od机试,独家整理 已参加机试人员的实战技巧华为od 2023 | 什么是华为od,od 薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用 Python 解华为机试题 | 机试宝典本篇题目:最差产品奖 题目 A 公司准备对…...

Redis缓存优化

数据库在用户数量多&#xff0c;系统访问量大的时候&#xff0c;系统性能会下降&#xff0c;用户体验差。1.缓存优化作用&#xff1a;1.降低数据库的访问压力2.提高系统的访问性能3.从而提高用户体验实现思路&#xff1a;1.先查询缓存2.如果缓存有数据&#xff0c;直接返回3.如…...

少儿Python每日一题(23):楼梯问题

原题解答 本次的题目如下所示: 楼梯有n阶台阶,上楼可以一步上1阶,也可以一步上2阶,走完n阶台阶共有多少种不同的走法? 输入格式: 输入楼梯的阶梯数n 输出格式: 输出不同走法的个数 输入样例: 10 输出样例: 89 这是一道非常经典的题目,我们可以先寻找一下上楼梯的规律…...

【Leetcode】队列实现栈和栈实现队列

目录 一.【Leetcode225】队列实现栈 1.链接 2.题目再现 3.解法 二.【Leetcode232】栈实现队列 1.链接 2.题目再现 3.解法 一.【Leetcode225】队列实现栈 1.链接 队列实现栈 2.题目再现 3.解法 这道题给了我们两个队列&#xff0c;要求去实现栈&#xff1b; 首先&…...

(一)Tomcat源码阅读:查看官网,厘清大概轮廓

一、进入官网 点击以下链接进入官网:Apache Tomcat - Welcome!,点击介绍进入介绍&#xff0c;查看tomcat的项目结构。 二、查看项目结构 进入介绍后&#xff0c;我们可以看到下面的这些东西&#xff0c;这些对于tomcat是比较重要的&#xff0c;我们要一一对其进行解读。 这段…...

刷题记录(2023.3.14 - 2023.3.18)

[第五空间 2021]EasyCleanup 临时文件包含考点 分析源码&#xff0c;两个特殊的点&#xff0c;一个是 eval&#xff0c;另一个是 include eval 经过了 strlen filter checkNums 三个函数 include 经过了 strlen filter 两个函数 filter 检测是否包含特定的关键字或字符 fun…...

http协议 - 笔记

1 http协议 -- post,get,delete 如何使用http协议post - /api/v1/User/1 要使用 HTTP 协议 POST 方法向 /api/v1/User/1 发送请求,您可以使用一个 HTTP 客户端(例如 Postman、cURL 或浏览器扩展程序)并按照以下步骤操作: 打开您的 HTTP 客户端。在 URL 地址栏中输入 /a…...

第十八天 Vue-前端工程化总结

目录 Vue-前端工程化 1. 前后端分离开发 1.1 介绍 1.2 Yapi 2. 前端工程化 2.1 环境准备 2.2 Vue项目简介 2.3 Vue项目开发流程 3. Vue组件库Element 3.1 快速入门 3.2 常用组件 3.3 案例 Vue-前端工程化 前面我们已经讲解了HTML、CSS、JavaScript以及Vue等知识。已…...

Qt Widget类解析与代码注释

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码&#xff0c;写上注释 当然可以&#xff01;这段代码是 Qt …...

Java多线程实现之Callable接口深度解析

Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...

P3 QT项目----记事本(3.8)

3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件&#xff0c;这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下&#xff0c;实现高效测试与快速迭代&#xff1f;这一命题正考验着…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化

1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...

Golang——6、指针和结构体

指针和结构体 1、指针1.1、指针地址和指针类型1.2、指针取值1.3、new和make 2、结构体2.1、type关键字的使用2.2、结构体的定义和初始化2.3、结构体方法和接收者2.4、给任意类型添加方法2.5、结构体的匿名字段2.6、嵌套结构体2.7、嵌套匿名结构体2.8、结构体的继承 3、结构体与…...

Xela矩阵三轴触觉传感器的工作原理解析与应用场景

Xela矩阵三轴触觉传感器通过先进技术模拟人类触觉感知&#xff0c;帮助设备实现精确的力测量与位移监测。其核心功能基于磁性三维力测量与空间位移测量&#xff0c;能够捕捉多维触觉信息。该传感器的设计不仅提升了触觉感知的精度&#xff0c;还为机器人、医疗设备和制造业的智…...