Matlab利用遗传算法GA求解非连续函数问题详解
作者:霸道小明
遗传算法基本思想
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。
遗传算法的主要步骤
(1)编码:将问题的候选解用染色体表示,实现解空间向编码空间的映射过程。遗传算法不直接处理解空间的决策变量,而是将其转换成由基因按一定结构组成的染色体。编码方式有很多,如二进制编码、实数向量编码、整数排列编码、通用数据结构编码等等。本文将采用二进制编码的方式,将十进制的变量转换成二进制,用0和1组成的数字串模拟染色体,可以很方便地实现基因交叉、变异等操作。
(2)种群初始化:产生代表问题可能潜在解集的一个初始群体(编码集合)。种群规模设定主要有以下方面的考虑:从群体多样性方面考虑,群体越大越好,避免陷入局部最优;从计算效率方面考虑,群体规模越大将导致计算量的增加。应该根据实际问题确定种群的规模。产生初始化种群的方法通常有两种:一是完全随机的方法产生;二是根据先验知识设定一组必须满足的条件,然后根据这些条件生成初始样本。
(3)计算个体适应度:利用适应度函数计算各个个体的适应度大小。适应度函数(Fitness Function)的选取直接影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解,因为在进化搜索中基本不利用外部信息,仅以适应度函数为依据,利用种群每个个体的适应程度来指导搜索。
(4)进化计算:通过选择、交叉、变异,产生出代表新的解集的群体。选择(selection):根据个体适应度大小,按照优胜劣汰的原则,淘汰不合理的个体;交叉(crossover):编码的交叉重组,类似于染色体的交叉重组;变异(mutation):编码按小概率扰动产生的变化,类似于基因突变。
(5)解码:末代种群中的最优个体经过解码实现从编码空间向解空间的映射,可以作为问题的近似最优解。这是整个遗传算法的最后一步,经过若干次的进化过程,种群中适应度最高的个体代表问题的最优解,但这个最优解还是一个由0和1组成的数字串,要将它转换成十进制才能供我们理解和使用。
遗传编码
遗传编码将变量转化为基因组的表示形式,优化变量的编码机制有二进制编码、十进制编码(实数编码)等。
二进制编码
这里简单介绍以下二进制编码的实现原理。例如,求实数区间[0,4]上函数f(x)的最大值,传统的方法是不断调整自变量x的值,假设使用二进制编码新式,我们可以由长度6的未穿表示变量x,即从000000到111111,并将中间的取值映射到实数区间[0,4]内。由于哦才能够整数上来看,6位长度二进制表示范围为0~63,所以对应的[0,4]区间,每个相邻值之间的阶跃值为4/64≈0.00635。这个就是编码的精度,编码精度越高,所得到的解的质量也越高。
实数编码
在解决高维、连续优化问题等是,经常采用实数编码方式。实数编码的优点是计算精度搞,便于和经典连续优化算法结合。
遗传算法流程
1)初始化。设置进化代数计数器g=0,设置最大进化代数G,随机生成NP个个体作为初始群体P(0)
2)个体评价P(t)。计算群体中各个个体的适应度
3)选择运算。将选择算子作用域群体,根据个体适应度,按照一定的规则和方法,选择一些优良个体遗传到下一代群体。
4)交叉运算。将交叉算子作用于群体,对选中的成对个体,以某一概率交换他们之间的部分染色体,产生新的个体
5)变异运算。将变异算子作用于群体,对选中的个体,以某一概率改变某一个或某一些基因值为其他的等位基因。群体P(t)经过选择、交叉、和变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。计算其适应度值,并根据适应度值进行排序,准备进行下一代遗传操作。
6)终止条件判断:若g≤G,则g=g+1,转到步骤2);若g>G,则终止计算
实际演示
计算函数
的最小值。这是一个简单的平方和问函数,只有一个极小点,理论最小值f(0,0,...,0)=0
仿真过程如下:
(1)初始化种群数目为NP=100,染色体基因维数D=10,最大进化迭代数G=1000,交叉概率为Pc=0.8,变异概率Pm=0.1
(2)产生初始种群,计算给体适应度值;进行始数编码的安泽以及交叉和变异操作。选择和交叉操作采用“君主方案”,即在对群体根据适应度值高低进行排序的基础上,用最优个体与其他偶数位的所有个体进行交叉,每次交叉产生两个新个体。在交叉过后,对信产所的群体进行多点变异产生子群体,再计算器适应度值,然后和父群体合并,并且根据适应度值进行排序,取前NP个个体为新群体,进行下一次遗传操作。
(3)判断是否满足终止条件:若满足,结束搜索过程,输出最优值;若不满足,继续迭代优化
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%实值遗传算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all; %清除所有变量 close all; %清图 clc; %清屏 D=10; %基因数目 NP=100; %染色体数目 Xs=20; %上限 Xx=-20; %下限 G=1000; %最大遗传代数 f=zeros(D,NP); %初始种群赋空间 nf=zeros(D,NP); %子种群赋空间 Pc=0.8; %交叉概率 Pm=0.1; %变异概率 f=rand(D,NP)*(Xs-Xx)+Xx; %随机获得初始种群 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%按适应度升序排列%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for np=1:NP MSLL(np)=func2(f(:,np)); end [SortMSLL,Index]=sort(MSLL); Sortf=f(:,Index); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%遗传算法循环%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for gen=1:G %%%%%%%%%%%%%%采用君主方案进行选择交叉操作%%%%%%%%%%%%%%%% Emper=Sortf(:,1); %君主染色体 NoPoint=round(D*Pc); %每次交叉点的个数 PoPoint=randi([1 D],NoPoint,NP/2); %交叉基因的位置 nf=Sortf; for i=1:NP/2 nf(:,2*i-1)=Emper; nf(:,2*i)=Sortf(:,2*i); for k=1:NoPoint nf(PoPoint(k,i),2*i-1)=nf(PoPoint(k,i),2*i); nf(PoPoint(k,i),2*i)=Emper(PoPoint(k,i)); end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%变异操作%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for m=1:NP for n=1:D r=rand(1,1); if r<Pm nf(n,m)=rand(1,1)*(Xs-Xx)+Xx; end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%子种群按适应度升序排列%%%%%%%%%%%%%%%%%% for np=1:NP NMSLL(np)=func2(nf(:,np)); end [NSortMSLL,Index]=sort(NMSLL); NSortf=nf(:,Index); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%产生新种群%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% f1=[Sortf,NSortf]; %子代和父代合并 MSLL1=[SortMSLL,NSortMSLL]; %子代和父代的适应度值合并 [SortMSLL1,Index]=sort(MSLL1); %适应度按升序排列 Sortf1=f1(:,Index); %按适应度排列个体 SortMSLL=SortMSLL1(1:NP); %取前NP个适应度值 Sortf=Sortf1(:,1:NP); %取前NP个个体 trace(gen)=SortMSLL(1); %历代最优适应度值 end Bestf=Sortf(:,1); %最优个体 trace(end) %最优值 figure plot(trace) xlabel('迭代次数') ylabel('目标函数值') title('适应度进化曲线') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%适应度函数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function result=func2(x) summ=sum(x.^2); result=summ; end
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