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二、遗传算法简介
1 引言
2 遗传算法理论
2.1 遗传算法的生物学基础
2.2 遗传算法的理论基础
2.3 遗传算法的基本概念
2.4 标准的遗传算法
2.5 遗传算法的特点
2.6 遗传算法的改进方向
3 遗传算法流程
4 关键参数说明
三、部分源代码
clc;
clear all;
close all;
%----------------参数设置-----------------------
MAXGEN=200; % 最大遗传代数
sizepop=40; % 种群大小
lenchrom=[20 20]; % 每个变量的二进制长度
trace=zeros(1,MAXGEN);
%--------------------------------------------------------------------------
best=struct('fitness',0,'X',[],'binary',[],'chrom',[]); % 最佳个体 记录其适应度值、十进制值、二进制编码、量子比特编码
%% 初始化种群
chrom=InitPop(sizepop*2,sum(lenchrom));
%% 对种群实施一次测量 得到二进制编码
binary=collapse(chrom);
%% 求种群个体的适应度值，和对应的十进制值
[fitness,X]=FitnessFunction(binary,lenchrom); % 使用目标函数计算适应度
%% 记录最佳个体到best
[best.fitness bestindex]=max(fitness); % 找出最大值
best.binary=binary(bestindex,:);
best.chrom=chrom([2*bestindex-1:2*bestindex],:);
best.X=X(bestindex,:);
trace(1)=best.fitness;
fprintf('%d\n',1)
%% 进化
for gen=2:MAXGEN
fprintf('%d\n',gen) %提示进化代数
%% 对种群实施一次测量
binary=collapse(chrom);
%% 计算适应度
[fitness,X]=FitnessFunction(binary,lenchrom);
%% 量子旋转门
chrom=Qgate(chrom,fitness,best,binary);
[newbestfitness,newbestindex]=max(fitness); % 找到最佳值
% 记录最佳个体到best
if newbestfitness>best.fitness
best.fitness=newbestfitness;
best.binary=binary(newbestindex,:);
best.chrom=chrom([2*newbestindex-1:2*newbestindex],:);
best.X=X(newbestindex,:);
end
trace(gen)=best.fitness;
end
%% 画进化曲线
plot(1:MAXGEN,trace);
title('进化过程');
xlabel('进化代数');
ylabel('每代的最佳适应度');
%% 显示优化结果
disp(['最优解X：',num2str(best.X)])
disp(['最大值Y:',num2str(best.fitness)]);
function chrom=Qgate(chrom,fitness,best,binary)
%% 量子旋转门调整策略
% 输入 chrom：更新前的量子比特编码
% fitness：适应度值
% best：当前种群中最优个体
% binary：二进制编码
% 输出 chrom：更新后的量子比特编码
sizepop=size(chrom,1)/2;
lenchrom=size(binary,2);
for i=1:sizepop
for j=1:lenchrom
A=chrom(2*i-1,j); % α
B=chrom(2*i,j); % β
x=binary(i,j);
b=best.binary(j);
if ((x==0)&(b==0))||((x==1)&(b==1))
delta=0; % delta为旋转角的大小
s=0; % s为旋转角的符号，即旋转方向
elseif (x==0)&(b==1)&(fitness(i)<best.fitness)
delta=0.01*pi;
if A*B>0
s=1;
elseif A*B<0
s=-1;
elseif A==0
s=0;
elseif B==0
s=sign(randn);
end
elseif (x==0)&(b==1)&(fitness(i)>=best.fitness)
delta=0.01*pi;
if A*B>0
s=-1;
elseif A*B<0
s=1;
elseif A==0
s=sign(randn);
elseif B==0
s=0;
end
elseif (x==1)&(b==0)&(fitness(i)<best.fitness)
delta=0.01*pi;
if A*B>0
s=-1;
elseif A*B<0
s=1;
elseif A==0
s=sign(randn);
elseif B==0
s=0;
end
elseif (x==1)&(b==0)&(fitness(i)>=best.fitness)
delta=0.01*pi;
if A*B>0
s=1;
elseif A*B<0
s=-1;
elseif A==0
s=0;
elseif B==0
s=sign(randn);
end
end
e=s*delta; % e为旋转角
U=[cos(e) -sin(e);sin(e) cos(e)]; % 量子旋转门
y=U*[A B]'; % y为更新后的量子位
chrom(2*i-1,j)=y(1);
chrom(2*i,j)=y(2);
end
end
function X=bin2decFun(x,lenchrom,bound)
%% 二进制转化成十进制
% 输入 x：二进制编码
% lenchrom：各变量的二进制位数
% bound：各变量的范围
% 输出 X：十进制数
M=length(lenchrom);
n=1;
X=zeros(1,M);
for i=1:M
for j=lenchrom(i)-1:-1:0
X(i)=X(i)+x(n).*2.^j;
n=n+1;
end
end
X=bound(:,1)'+X./(2.^lenchrom-1).*(bound(:,2)-bound(:,1))';四、运行结果
五、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》包子阳 余继周 杨杉著 电子工业出版社
