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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

%% GA %% 清空环境变量 clc,clear,close all warning off % feature jit off %% 遗传算法参数初始化 maxgen = 50; % 进化代数，即迭代次数 sizepop = 100; % 种群规模 pcross = [0.7]; % 交叉概率选择，0和1之间 pmutation = [0.1]; % 变异概率选择，0和1之间 %染色体设置 lenchrom=ones(1,3); % t1、t2、t3 bound=[38,59;26,37;33,44;]; % 数据范围 %---------------------------种群初始化------------------------------------ individuals=struct(‘fitness’,zeros(1,sizepop), ‘chrom’,[]); %将种群信息定义为一个结构体 avgfitness = []; %每一代种群的平均适应度 bestfitness = []; %每一代种群的最佳适应度 bestchrom = []; %适应度最好的染色体

%% 初始化种群 for i=1:sizepop % 随机产生一个种群 individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); % 编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量） x=individuals.chrom(i,:); % 计算适应度 individuals.fitness(i)=fun(x); % 染色体的适应度 end

%% 找最好的染色体 [bestfitness bestindex] = min(individuals.fitness); bestchrom = individuals.chrom(bestindex,:); % 最好的染色体 % 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度 trace = [bestfitness];

%% 迭代求解最佳初始阀值和权值 % 进化开始 for i=1:maxgen disp(['迭代次数： ',num2str(i)]) % 选择 individuals=Select(individuals,sizepop); % 交叉 individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound); % 变异 individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);

%% 改进的GA %% 清空环境变量 % clc, clear % ,close all % 清除变量空间 warning off % 消除警告 % feature jit off % 加速代码执行 %% 遗传算法参数初始化 maxgen = 50; % 进化代数，即迭代次数 sizepop = 100; % 种群规模 pcross = [0.7]; % 交叉概率选择，0和1之间 pmutation = [0.01]; % 变异概率选择，0和1之间 delta = 0.1; % 城市交通信号系统参数 C = 140; L = 10; load(‘data.mat’) % 包含交通流量q以及饱和流量xij q = q./3600; % 转化为秒s xij = xij./3600; % 转化为秒s %染色体设置 lenchrom=ones(1,3); % t1、t2、t3 bound=[38,59;26,37;33,44;]; % 数据范围 %---------------------------种群初始化------------------------------------ individuals=struct(‘fitness’,zeros(1,sizepop), ‘chrom’,[]); %将种群信息定义为一个结构体 avgfitness = []; %每一代种群的平均适应度 bestfitness = []; %每一代种群的最佳适应度 bestchrom = []; %适应度最好的染色体

%% 初始化种群 for i=1:sizepop % 随机产生一个种群 individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); % 编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量） x=individuals.chrom(i,:); % 计算适应度 individuals.fitness(i)=fun1(x); % 染色体的适应度 end

%% 找最好的染色体 [bestfitness bestindex] = min(individuals.fitness); bestchrom = individuals.chrom(bestindex,:); % 最好的染色体 % 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度 trace = [bestfitness];

%% 迭代求解最佳初始阀值和权值 % 进化开始 for i=1:maxgen disp(['迭代次数： ',num2str(i)]) % 选择 individuals=Select1(individuals,sizepop); % 交叉 individuals.chrom=Cross1(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound); % 变异 individuals.chrom=Mutation1(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);

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

3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合