用遺傳算法求函數(shù)最大值一:編碼和適應(yīng)值

下面使用一個(gè)具體的例子來(lái)解釋遺傳算法。

問題如下:

求函數(shù)
f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10]
的最大值。

設(shè)置參數(shù)

首先需要設(shè)定幾個(gè)參數(shù):

popsize         = 30;       % 種群規(guī)模
chromlength     = 10;       % 染色體長(zhǎng)度
pc              = 0.5;      % 交叉概率
pm              = 0.05;     % 變異概率
maxgen          = 20;       % 最大迭代數(shù)

lx = 5; ux = 10;

上面分別設(shè)定了遺傳算法的參數(shù)和自變量x的取值范圍洲敢。

下面是對(duì)幾個(gè)參數(shù)選取的說明:

參數(shù) 太大 太小 常用值
種群規(guī)模 難以收斂且浪費(fèi)資源 近親交配锰悼,產(chǎn)生病態(tài)基因 0~100
變異概率 可能破壞已有的有利模式 多樣性下降太快勒极,容易丟失有效基因 0.0001~0.2
交叉概率 可能破壞已有的有利模式 不能有效更新種群 0.4~0.99
進(jìn)化代數(shù) 容易早熟后浪費(fèi)資源 不容易收斂 100~500

初始化

初始化的種群是隨機(jī)的饲帅,這里使用二進(jìn)制對(duì)自變量進(jìn)行編碼敞恋,初始化子程序如下:

function pop = initpop(popsize, chromlength)
% 初始化種群丽啡,二進(jìn)制編碼
% popsize       input  種群規(guī)模
% chromlength   input  染色體長(zhǎng)度
% pop           output popsize x chromelength的二進(jìn)制矩陣
pop = round(rand(popsize, chromlength));
end

目標(biāo)函數(shù)值

由于自變量采用二進(jìn)制編碼,因此需要首先將種群中的染色體從二進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制硬猫。下面的子程序?qū)⒍M(jìn)制編碼轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制:

function rpop = decodebinary(pop)
% 將二進(jìn)制矩陣中的每一行轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)
% pop   input  二進(jìn)制矩陣
% rpop  output 十進(jìn)制列向量
[n, l] = size(pop);
temp = zeros(l, 1);
for i = 1:l
    temp(i,1) = 2^(l-i);
end
rpop = pop * temp;
end

使用該函數(shù)對(duì)染色體進(jìn)行解碼:

function rpop = decodechrom(pop, spoint, length)
% 將每行中列為spoint : spoint+length-1的二進(jìn)制矩陣轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)
% pop       input  種群
% spoint    input  開始位置
% length    input  長(zhǎng)度
% rpop      output 十進(jìn)制列向量
tpop = pop(:, spoint: spoint+length-1);
rpop = decodebinary(tpop);
end

decodechrom()decodebinary()的區(qū)別是补箍,decodechrom()可以使用參數(shù)spointlength指定需要解碼的列,而decodebinary()不行啸蜜。

最后坑雅,使用下面的子程序求出目標(biāo)函數(shù)值:

function [objvalue] = calobjvalue(pop, lx, ux)
% 計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值,需根據(jù)實(shí)際情況重寫
% pop       input  種群
% lx        input  自變量最小值
% ux        input  自變量最大值
% objvalue  output 目標(biāo)函數(shù)值
decchrom = decodechrom(pop, 1, size(pop, 2));  % 將二進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制
x = decchrom / (2^size(pop ,2)-1) * (ux - lx) + lx;
objvalue = 9 * sin(5 * x) + 8 * cos(4 * x);
end

calobjvalue()函數(shù)首先將二進(jìn)制解碼為十進(jìn)制衬横,將解碼后的數(shù)值對(duì)應(yīng)到自變量變化范圍裹粤,最后求出函數(shù)值。

適應(yīng)值

設(shè)f(x)為目標(biāo)函數(shù)值蜂林,F(x)為適應(yīng)值遥诉,這里采用下面的策略求適應(yīng)值,但是此方法并不適用于所有情況悉尾,需要需根據(jù)實(shí)際情況重寫:

對(duì)于最小化問題:

image

對(duì)于最大化問題:

image

下面是代碼實(shí)現(xiàn):

function fitvalue = calfitvalue(objvalue, opt)
% 根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值生成適應(yīng)度值突那,需根據(jù)實(shí)際情況重寫
% objvalue      input  目標(biāo)函數(shù)值
% opt           input  操作模式,指定為'min'或'max'
% fitvalue      output 適應(yīng)度值
fitvalue = zeros(size(objvalue,1), 1);
for i = 1 : size(objvalue, 1)
    if strcmp(opt, 'min')
        if objvalue(i) < 0
            temp = -objvalue(i);
        else
            temp = 0;
        end
    else
        if objvalue(i) > 0
            temp = objvalue(i);
        else
            temp = 0;
        end
    end
    fitvalue(i) = temp;
end
fitvalue = fitvalue';
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末构眯,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市愕难,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌惫霸,老刑警劉巖猫缭,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,546評(píng)論 6 507
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異壹店,居然都是意外死亡猜丹,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,224評(píng)論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門硅卢,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)射窒,“玉大人,你說我怎么就攤上這事将塑÷龆伲” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 164,911評(píng)論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵点寥,是天一觀的道長(zhǎng)艾疟。 經(jīng)常有香客問我,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么蔽莱? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,737評(píng)論 1 294
  • 正文 為了忘掉前任弟疆,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上盗冷,老公的妹妹穿的比我還像新娘怠苔。我一直安慰自己,他們只是感情好正塌,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,753評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布嘀略。 她就那樣靜靜地躺著恤溶,像睡著了一般乓诽。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上咒程,一...
    開封第一講書人閱讀 51,598評(píng)論 1 305
  • 那天鸠天,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼帐姻。 笑死稠集,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的饥瓷。 我是一名探鬼主播剥纷,決...
    沈念sama閱讀 40,338評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼呢铆!你這毒婦竟也來(lái)了晦鞋?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 39,249評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤棺克,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎悠垛,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體娜谊,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,696評(píng)論 1 314
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡确买,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,888評(píng)論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了纱皆。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片湾趾。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,013評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖派草,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出搀缠,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤澳眷,帶...
    沈念sama閱讀 35,731評(píng)論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布胡嘿,位于F島的核電站,受9級(jí)特大地震影響钳踊,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏衷敌。R本人自食惡果不足惜勿侯,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,348評(píng)論 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望缴罗。 院中可真熱鬧助琐,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,929評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)。三九已至掘譬,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間呻拌,已是汗流浹背葱轩。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,048評(píng)論 1 270
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留藐握,地道東北人靴拱。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,203評(píng)論 3 370
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像猾普,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親袜炕。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,960評(píng)論 2 355