怎么使用matlab遺傳算法求解最小值

%% 清空環(huán)境變量

clc

clear

%% 初始化遺傳算法參數(shù)

%初始化參數(shù)

maxgen=100;                         %進化代數(shù)，即迭代次數(shù)

sizepop=20;                        %種群規(guī)模

pcross=[0.4];                       %交叉概率選擇，0和1之間

pmutation=[0.2];                    %變異概率選擇，0和1之間

lenchrom=[1 1];          %每個變量的字串長度，如果是浮點變量，則長度都為1

bound=[-5 5;-5 5];  %數(shù)據(jù)范圍

individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]);  %將種群信息定義為一個結構體

avgfitness=[];                      %每一代種群的平均適應度

bestfitness=[];                     %每一代種群的最佳適應度

bestchrom=[];                       %適應度最好的染色體

%% 初始化種群計算適應度值

% 初始化種群

for i=1:sizepop

    %隨機產(chǎn)生一個種群

    individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound);   

    x=individuals.chrom(i,:);

    %計算適應度

    individuals.fitness(i)=fun(x);   %染色體的適應度

end

%找最好的染色體

[bestfitness, bestindex]=min(individuals.fitness);

bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:);  %最好的染色體

avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色體的平均適應度

% 記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度

trace=[avgfitness bestfitness]; 

%% 迭代尋優(yōu)

% 進化開始

for i=1:maxgen

    % 選擇

    individuals=Select(individuals,sizepop); 

    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;

    %交叉

    individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);

    % 變異

    individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);

    % 計算適應度 

    for j=1:sizepop

        x=individuals.chrom(j,:); %解碼

        individuals.fitness(j)=fun(x);   

    end

  %找到最小和最大適應度的染色體及它們在種群中的位置

    [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);

    [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);

    % 代替上一次進化中最好的染色體

    if bestfitness>newbestfitness

        bestfitness=newbestfitness;

        bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);

    end

    individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;

    individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;

    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;

    trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度

end

%進化結束

%% 結果分析

[r, c]=size(trace);

plot([1:r]',trace(:,2),'r-');

title('適應度曲線','fontsize',12);

xlabel('進化代數(shù)','fontsize',12);ylabel('適應度','fontsize',12);

axis([0,100,0,1])