通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 该程序使用MATLAB2022A实现遗传算法优化染色体的过程,通过迭代选择、交叉和变异操作,提高染色体适应度,优化解的质量,同时保持种群多样性,避免局部最优。代码展示了算法的核心流程,包括适应度计算、选择、交叉、变异等步骤,并通过图表直观展示了优化前后染色体的变化情况。

1.程序功能描述
通过matlab对比遗传算法优化前后染色体的变化情况.

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
1.jpeg
2.jpeg

3.核心程序
```% 开始进化
for jj=1:Iters
jj
% 使用轮盘赌选择法繁殖新一代种群
Pops2 = func_roulette(Pops,fit);

% 执行交叉操作
Pops  = func_crossover(Pops2,pc);

% 执行变异操作
M     = rand(N,L)<=pm;
Pops  = Pops-2.*(Pops.*M)+M;
% 重新设定边界条件
Pops(:,1)  = 1;
Pops(:,end)= 1;    

% 计算新一代种群的适应度
fit        = func_obj(Pops,mdist);

[V_,I_]    = min(fit);
Pops(1,:)  = Pops(I_,:);
media      = mean(fit);
ymin       = [ymin V_];
ymean      = [ymean mean(fit)];

end

subplot(122);
hold on;
plot(fit,'r.');
grid on;
title('染色体的最终位置');
xlabel('x');
ylabel('f(x)');

% 图形显示最优及平均函数值变化趋势
figure;
plot(ymean,'r');
xlabel('迭代次数');
ylabel('f(x)');

43

```

4.本算法原理
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然进化过程的全局优化搜索方法,它通过模拟生物界的遗传、突变、选择和交叉等机制,在解空间中寻找最优解或近似最优解。在解决实际问题时,我们将问题的解决方案编码为“染色体”,并通过迭代运算改变染色体结构,从而实现对问题优化。

经过遗传算法的迭代优化后,染色体会发生如下变化:

质量提升:优化前的染色体集合包含了随机生成的解,适应度值参差不齐。而优化后的染色体集合倾向于拥有更高适应度值的个体,这意味着问题的解质量得到了显著提升。

结构优化:优化过程中,染色体的基因序列可能会因为交叉和变异操作而发生变化,这种变化使得染色体编码的信息更加接近或直接就是问题的最优解。

多样性保持:虽然优化倾向于保留高质量的个体,但变异操作的存在保证了种群在演化过程中始终保持一定的多样性,防止过早陷入局部最优。

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