MATLAB遗传算法工具箱PPT课件
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MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版)图文 (1)
一旦计算了个体适应度值，种群中适应度高的个体将被 选中并重组，产生下一代。遗传算子直接操作染色体的特征 (基因)，使用一般情况下个体的基因代码，产生更适合的个 体。重组算子用在一对个体或一大组个体中交换基因信息。 最简单的重组算子是单点交叉。
第一章 遗传算法概述
考虑两个二进制父代串：
A=10010110 和 B=10111000 I是随机地在1到串长L减1之间（即［1，
在决策变量域中的染色体表现型已被编码，可以估计种 群的个体成员的特性或适应度。通过特征目标函数来估计个 体在问题域中的特性。在自然世界中，这就是个体在现行环 境中的生存能力。因此，目标函数建立的基础是在整个繁殖 过程中选择成对的个体进行交配。
第一章 遗传算法概述
在再生(复制)期间，每个个体均被计算适应度值，它来 自没有加工的原始特性度量，由目标函数给出。这个值用来 在选择中偏向更加适合的个体。相对整个种群，适应度高的 个体具有高的选中参加交配的概率，而适应度低的个体具有 相对低的选中概率。
第一章 遗传算法概述
1.2 遗传算法的特点
遗传算法具有如下优点： （1)对可行解表示的广泛性。遗传算法的处理对象不是参 数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。 此编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。所谓 结构对象，泛指集合、序列、矩阵、树、图、链和表等各种一 维或二维甚至多维结构形式的对象。这一特点使得遗传算法具 有广泛的应用领域。比如： ①通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或 自动机的结构或参数加以优化。 ②通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识 库的精炼而达到高质量的机器学习目的。 ③通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最 佳决策树。 ④通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而 通过对操作序列的处理，可自动构造顺序控制系统。
第一章 遗传算法概述
考虑两个二进制父代串：
A=10010110 和 B=10111000 I是随机地在1到串长L减1之间（即［1，
在决策变量域中的染色体表现型已被编码，可以估计种 群的个体成员的特性或适应度。通过特征目标函数来估计个 体在问题域中的特性。在自然世界中，这就是个体在现行环 境中的生存能力。因此，目标函数建立的基础是在整个繁殖 过程中选择成对的个体进行交配。
第一章 遗传算法概述
在再生(复制)期间，每个个体均被计算适应度值，它来 自没有加工的原始特性度量，由目标函数给出。这个值用来 在选择中偏向更加适合的个体。相对整个种群，适应度高的 个体具有高的选中参加交配的概率，而适应度低的个体具有 相对低的选中概率。
第一章 遗传算法概述
1.2 遗传算法的特点
遗传算法具有如下优点： （1)对可行解表示的广泛性。遗传算法的处理对象不是参 数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。 此编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。所谓 结构对象，泛指集合、序列、矩阵、树、图、链和表等各种一 维或二维甚至多维结构形式的对象。这一特点使得遗传算法具 有广泛的应用领域。比如： ①通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或 自动机的结构或参数加以优化。 ②通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合和知识 库的精炼而达到高质量的机器学习目的。 ③通过对树结构的操作，用遗传算法可得到用于分类的最 佳决策树。 ④通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而 通过对操作序列的处理，可自动构造顺序控制系统。
遗传算法Malab实例讲解PPT课件
if(rand<pc) cpoint=round(rand*py); newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)]; newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else newpop(i,:)=pop(i); newpop(i+1,:)=pop(i+1);
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)， x∈[0,10]的最大值为： x1=1.5708 x2 =7.8540 F(x1)=f(x2)=17.0000
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) 的最大值
f1(x)=-f(x) -10*sin(5x)-7*cos(4x) 的最小值
if(ms(newin))<fitvalue(fitin) newpop(newin)=pop(fitin); newin=newin+1;
else fitin=fitin+1;
end end end
交叉
function [ newpop ] = crossover( pop,pc ) [px,py]=size(pop); newpop=ones(size(pop)); for i=1:2:px-1
if objvalue(i)+Cmin>0 temp=Cmin+objvalue(i);
else temp=0.0;
end fitvalue(i)= temp; end fitvalue=fitvalue';
end
选择
function [ newpop ] = selection( pop,fitvalue ) totalfit=sum(fitvalue); fitvalue=fitvalue/totalfit; fitvalue=cumsum(fitvalue); [px,py]=size(pop); ms=sort(rand(px,1)); fitin=1; newin=1; while newin<=px
else newpop(i,:)=pop(i); newpop(i+1,:)=pop(i+1);
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)， x∈[0,10]的最大值为： x1=1.5708 x2 =7.8540 F(x1)=f(x2)=17.0000
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) 的最大值
f1(x)=-f(x) -10*sin(5x)-7*cos(4x) 的最小值
if(ms(newin))<fitvalue(fitin) newpop(newin)=pop(fitin); newin=newin+1;
else fitin=fitin+1;
end end end
交叉
function [ newpop ] = crossover( pop,pc ) [px,py]=size(pop); newpop=ones(size(pop)); for i=1:2:px-1
if objvalue(i)+Cmin>0 temp=Cmin+objvalue(i);
else temp=0.0;
end fitvalue(i)= temp; end fitvalue=fitvalue';
end
选择
function [ newpop ] = selection( pop,fitvalue ) totalfit=sum(fitvalue); fitvalue=fitvalue/totalfit; fitvalue=cumsum(fitvalue); [px,py]=size(pop); ms=sort(rand(px,1)); fitin=1; newin=1; while newin<=px
MATLAB遗传算法工具箱
三， MATLAB遗传算法工具箱
（3），gads工具箱：matlab 7.0包含了这个工具 箱，matlab7.0以前的版本没有这个工具箱，雷英 杰 编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》对这个工具 箱的使用进行了介绍。
遗传算法工具箱的安装
一.下载工具箱 二.工具箱文件夹放入matlab文件夹的目录 三.在文件/set
1 1 1 1 0 0 0 1 0 1
1 0 1 0 0 1 1 0 1 1
0 0 1 1 0 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 1 1 0 0 0
1 0 0 1 1 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1
（3，选择
rws-轮盘赌选择 sus-随机遍历抽样 select-高级选择函数
XOVR=0.5; NVAR=16; MUTR=0.3; MAXGEN=1000; INSR=0.9; NIND=100; RANGE=[1;16]; a=0.8; c=1.44*1024; t=1000; u=[855 461 432 406 388 372 364 253 164 137 114 108 87 62 55 46]; v=['B1 ';'B2 ';'B3 ';'B4 ';'B5 '; 'B6 '; 'B7 '; 'B8 ';'B9 ';'B10';'B11';'B12'; 'B13'; 'B14'; 'B15';'B16']; SEL_F='sus'; XOV_F='recdis'; MUT_F='mutbga'; OBJ_F='objpush';
补充学习3—matlab工具箱介绍PPT教学课件
pathtool 也可以使用菜单: File Set Path ✓修改 Matlab 的相关配置文件 pathdef.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\
无需手工修改该配置文件，可以先使用 path 或
addpath 命令将指定的目录加入到当前搜索路径中，
然后使用 saveptah 命令将当前搜索路径写入
2020/12/10
7
Matlab 搜索路径
数学实验
Matlab 搜索路径
当用户在 Matlab 的命令窗口中输入一个命令时， Matlab 会按照一个固定的路径取查找该命令，然后 执行它，这个固定的路径就称为搜索路径。
path % 显示 Matlab 的搜索路径
2020/12/10
8
添加搜索路径
pathdef.m
2020/12/10
10
永久添加到搜索路径 数学实验
✓将前面添加路径的命令加到 Matlab 的启动文件中 startup.m % 位于 $MATLAB\toolbox\local\ 该文件的初始文件名为startupsav.m，修改后将文件 名改为 startup.m 即可。
2020/12/10
2020/12/10
2
Matlab 工具箱
数学实验
放入一个目录中的为某种目的专门编写的一组 Matlab 函数就可以组成一个工具箱。
从某种意义上说，任何一个 Matlab 语言的使用 者都可以是工具箱的作者。
2020/12/10
3
工具箱介绍
数学实验
在一个工具箱中，应该有一个名为 Contents.m 的文件，用来描述工具箱中所有 Matlab 函数的名 称和意义。在该文件中第 1 行应该给出该工具箱的 名称，在第 2 行中给出该工具箱的版本与修改时间 等信息。然后分类地给出该工具箱中各类函数的最 基本功能。注意，本文件中所有的语句都应该是注 释语句，由百分号 % 引导，空行也应该由 % 引导。
MATLAB遗传算法工具箱
subfolders/save/close将该工具箱文件夹放 入matlab文件夹的目录 四.在file→Preferences→General的 Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
end
%定义目标值与盒子数的关系
while gen<MAXGEN, FitnV=ranking(ObjV,[2,1]); %根据目
标值进行适应度排序 SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV);
%基于适应度选择个体 SelCh=recombin(XOV_F,SelCh,XOVR);
%建立初始种群，用序列代号的方法
trace=zeros(MAXGEN,2); m=zeros(NIND,MAXGEN); sum=zeros(NIND,NVAR); all=zeros(NIND,1); ObjV=zeros(NIND,1); ObjVOff=zeros(NIND,1); gen=2;
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
运行中出现的问题 一.for循环和工具箱函数出现矛 盾 二.遗传过程中种群中的序列号出 现小数 三.所得图形与预期的很不相同
谢谢！
break
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
end
%定义目标值与盒子数的关系
while gen<MAXGEN, FitnV=ranking(ObjV,[2,1]); %根据目
标值进行适应度排序 SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV);
%基于适应度选择个体 SelCh=recombin(XOV_F,SelCh,XOVR);
%建立初始种群，用序列代号的方法
trace=zeros(MAXGEN,2); m=zeros(NIND,MAXGEN); sum=zeros(NIND,NVAR); all=zeros(NIND,1); ObjV=zeros(NIND,1); ObjVOff=zeros(NIND,1); gen=2;
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
运行中出现的问题 一.for循环和工具箱函数出现矛 盾 二.遗传过程中种群中的序列号出 现小数 三.所得图形与预期的很不相同
谢谢！
break
第9讲 MATLAB遗传算法
设s1’与s2’配对，s3’与s4’配对。分别交换后 两位基因，得新染色体： s1’’=11001（25）, s2’’=01100（12）
s3’’=11011（27）, s4’’=10000（16）
变异
设变异率pm=0.001。
这样，群体S1中共有
5×4×0.001=0.02
位基因可以变异。 0.02位显然不足 1位，所以本轮遗传操作不 做变异。
● 选择-复制(selection-reproduction)
● 交叉(crossover，亦称交换、交配或杂交)
● 变异(mutation，亦称突变)
选择 - 复制
通常做法是：对于一个规模为 N
的种群 S, 按每个染色体 xi∈S 的选择概率 P(xi) 所决
定的选中机会 , 分 N 次从 S 中随机选定 N 个染色体 ,
(3) 计算各代种群中的各个体的适应度 , 并
对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个
体(即31（11111）)出现为止。
首先计算种群S1中各个体 s1= 13(01101), s2= 24(11000) s3= 8(01000), s4= 19(10011) 的适应度f (si) 。 容易求得 f (s1) = f(13) = 132 = 169 f (s2) = f(24) = 242 = 576 f (s3) = f(8) = 82 = 64 f (s4) = f(19) = 192 = 361
于是，得到第二代种群S2：
s1=11001（25）, s2=01100（12）
s3=11011（27）, s4=10000（16）
第二代种群S2中各染色体的情况 染色体 s1=11001 s2=01100 s3=11011 适应度 625 144 729 选择概率 0.36 0.08 0.41 积累概率 0.36 0.44 0.85 估计的 选中次数 1 0 2
s3’’=11011（27）, s4’’=10000（16）
变异
设变异率pm=0.001。
这样，群体S1中共有
5×4×0.001=0.02
位基因可以变异。 0.02位显然不足 1位，所以本轮遗传操作不 做变异。
● 选择-复制(selection-reproduction)
● 交叉(crossover，亦称交换、交配或杂交)
● 变异(mutation，亦称突变)
选择 - 复制
通常做法是：对于一个规模为 N
的种群 S, 按每个染色体 xi∈S 的选择概率 P(xi) 所决
定的选中机会 , 分 N 次从 S 中随机选定 N 个染色体 ,
(3) 计算各代种群中的各个体的适应度 , 并
对其染色体进行遗传操作,直到适应度最高的个
体(即31（11111）)出现为止。
首先计算种群S1中各个体 s1= 13(01101), s2= 24(11000) s3= 8(01000), s4= 19(10011) 的适应度f (si) 。 容易求得 f (s1) = f(13) = 132 = 169 f (s2) = f(24) = 242 = 576 f (s3) = f(8) = 82 = 64 f (s4) = f(19) = 192 = 361
于是，得到第二代种群S2：
s1=11001（25）, s2=01100（12）
s3=11011（27）, s4=10000（16）
第二代种群S2中各染色体的情况 染色体 s1=11001 s2=01100 s3=11011 适应度 625 144 729 选择概率 0.36 0.08 0.41 积累概率 0.36 0.44 0.85 估计的 选中次数 1 0 2
智能优化方法及MATLABGA工具箱简介PPT课件
使用MATLAB GA工具箱可以 进行多目标优化，通过定义 多个目标函数，找到满足所 有目标的Pareto最优解。
混合优化算法
将GA与其他优化算法（如模 拟退火、遗传算法等）结合 ，形成混合优化算法，提高
优化效果。
并行计算
利用MATLAB的并行计算功 能，加速GA算法的迭代过程 ，提高优化效率。
04
智能优化方法在MATLAB中的实现
遗传算法在MATLAB中的实现
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟基因遗传和变异的过程来寻找最优 解。在MATLAB中，可以使用GA工具箱来实现遗传算法。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数设计、选择操作、交叉操作和变 异操作等。在MATLAB中，可以使用GA函数来定义适应度函数和遗传操作。
应用案例：例如，在图像分割中，蚁群优化算法可以通过不断迭代和更新蚂蚁的 位置和信息素来寻找最优分割结果，使得图像能够被正确地分割成不同的区域。
模拟退火算法在机器学习中的应用
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，通过模拟固体退火的过程来进行优化。在机器学习中，模拟退火算法可 以用于求解分类、聚类等问题。
应用案例：例如，在机器人路径规划中，粒子群优化算法可 以通过不断迭代和更新粒子的位置和速度来寻找最优路径， 使得机器人能够在最短时间内完成任务。
蚁群优化算法在图像处理中的应用
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递 过程来进行优化。在图像处理中，蚁群优化算法可以用于图像分割、边缘检测等 问题。
MATLAB SimulatedAnnealing工具箱提供了丰富的函数和参数设置， 可以根据具体问题调整算法参数，以达到最佳的优化效果。
混合优化算法
将GA与其他优化算法（如模 拟退火、遗传算法等）结合 ，形成混合优化算法，提高
优化效果。
并行计算
利用MATLAB的并行计算功 能，加速GA算法的迭代过程 ，提高优化效率。
04
智能优化方法在MATLAB中的实现
遗传算法在MATLAB中的实现
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟基因遗传和变异的过程来寻找最优 解。在MATLAB中，可以使用GA工具箱来实现遗传算法。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数设计、选择操作、交叉操作和变 异操作等。在MATLAB中，可以使用GA函数来定义适应度函数和遗传操作。
应用案例：例如，在图像分割中，蚁群优化算法可以通过不断迭代和更新蚂蚁的 位置和信息素来寻找最优分割结果，使得图像能够被正确地分割成不同的区域。
模拟退火算法在机器学习中的应用
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，通过模拟固体退火的过程来进行优化。在机器学习中，模拟退火算法可 以用于求解分类、聚类等问题。
应用案例：例如，在机器人路径规划中，粒子群优化算法可 以通过不断迭代和更新粒子的位置和速度来寻找最优路径， 使得机器人能够在最短时间内完成任务。
蚁群优化算法在图像处理中的应用
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递 过程来进行优化。在图像处理中，蚁群优化算法可以用于图像分割、边缘检测等 问题。
MATLAB SimulatedAnnealing工具箱提供了丰富的函数和参数设置， 可以根据具体问题调整算法参数，以达到最佳的优化效果。
MATLAB遗传算法工具箱及其应用ppt课件
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汕头大学工学院
二、遗传算法工具箱构造
5、变异算子：mut，mutate，mutbga。 二进制和整数变异操作由mut完成。实值的变异
运用育种函数mutbga是有效的。mutate对变异操作 提供一个高级接口。
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二、遗传算法工具箱构造
6、多子群支持：migrate。
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二、遗传算法工具箱构造
2、顺应度计算：ranking，scaling。
顺应度函数用于转换目的函数值，给每一个个体 一个非负的价值数。这个工具箱支持Goldberg的偏 移法和比率法以及贝克的线性评价算法。另外， ranking函数支持非线性评价。
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汕头大学工学院
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汕头大学工学院
三、遗传算法工具箱通用函数
几个典型工具箱函数的引见
创建初始种群函数crtbp 二进制串到实值转换函数bs2rv 轮盘工学院
三、遗传算法工具箱通用函数
1、函数crtbp
向量
个体数量 个体长度
功能：创建初始种群。
格式： C,L h,B r in o a c d m s r N e t ,L b V i n i p n dd
GA工具箱本质是个函数包，用户只需安装 了这个工具箱或者软件自带了这个工具箱，就 可以调用这些函数命令，从而编写出强大的 MATLAB遗传算法程序。
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二、遗传算法工具箱构造
1、种群表示和初始化函数：crtbase，crtbp，crtp。
GA工具箱支持二进制、整数和浮点数的基因表示。 二进制和整数种群可以运用工具箱中的crtbp建立二 进制种群。crtbase是附加的功能，它提供向量描画 整数表示。种群的实值可用crtrp进展初始化。在二 进制代码和实值之间的变换可运用函数bs2rv，它支 持格雷码和对数编码。
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7
(5)变异
mut-二进制编码的变异 mutbga-十进制的变异 mutains-重组（有代沟时） bs2rv-二进制的解码 migrate-子种群的支持
例3，chrom= 011001 001000 new1=mut(chrom,0.1) new1= 111001 001010
MATLAB遗传算法工具箱
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1
一，遗传算法来源和计算步骤
1，来源
自然进化 模拟
2，步骤
编码 初始种群 适应度计算
人工进化（如GA）
选择
自然进化： 遗传-变异-选择 适者生存，优胜劣汰
交叉 变异 新种群的生成 是否达到目标 否
是
解决实际问题
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2
二，关键操作
1，适应度计算及标定 4，交叉
2，编码
单点交叉，两点，多点
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4
三， MATLAB遗传算法工具箱
（3），gads工具箱：matlab 7.0包含了这个工具 箱，matlab7.0以前的版本没有这个工具箱，雷英杰 编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》对这个工具 箱的使用进行了介绍。
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5
2， gatbx工具箱常见函数
（1）初始种群的创建
crtbp——二进制编码种群 Chrom= ➢0 0 1 1 0 0 1 0
二进制，格雷码，
均匀交叉
十进制，符号编码
特殊（PMX,CX,EX）
3，选择
轮盘赌选择（rws） 均匀排序（ranking） 最优保存（代沟） 排挤选择（海明距离）
5,变异
基本位变异
均匀变异
非均匀变异（高斯变异）
逆转变异，交换变异
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3
三， MATLAB遗传算法工具箱
1，三种常见工具箱 （1），gatbx工具箱：英国设菲尔德Sheffield大学 开发的gatbs工具箱，不是Matlab软件自带的，雷 英杰编著《Matlab遗传算法工具箱及应用》涉及到 了这个工具箱，并对它的使用进行了说明。 （2），gaot工具箱：这是网上流传的免费的工具 箱，网上对它介绍的资料也挺多，也不是Matlab软 件自带的，但可以自己配置使用。飞思科技产品研 发中心编著《Matlab 6.X辅助优化计算与设计》第 五章对gaot遗传算法工具箱的使用进行了介绍。
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四，应用gatbx工具箱的基本求解步骤
chrom=crtbp(nind,nvar); var=bs2rv(chrom,fieldd); obj=functionx(var); %开始进化 while gen<maxgen
fitnv=ranking(obj); selch=select(‘sus’,chrom,fitnv); selch=xovsp(selch,p1); selch=mut(selch,p2); var=bs2rv(selch,fieldd); obj=functionx(var); end
➢0 ➢1 ➢1
0 10 00 00 1 01 00 01 0 11 00 01
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（3，选择
rws-轮盘赌选择 sus-随机遍历抽样 select-高级选择函数
（4）交叉
xovsp-单点交叉 xovdp-两点交叉 xovsh-洗牌交叉 recombin-高级交叉函数
例2，chrom=crtbp(2,6) chrom= 011001 001000 new=xovsp(chrom,1) new= 001000 011001
%创建初始种群 %解码 %求目标函数值
%分配适应度 %选择 %交叉 %变异 %生成新种群
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9
五，一些实例
➢ 1，简单非线性规划
➢ 2，背包问题 ➢ 3，最小hamirton圈
.
10
crtrp——十进制编码种群 ➢ 0 1 1 0 0 0 0 1
➢1 1 1 1 1 1 0 1
（2）适应度计算
➢1 ➢1
0 10 10 11 1 00 00 10
Scaling比率适应度
➢1 ➢0
0 01 11 11 0 01 01 00
Ranking排序适应度 例1：chrom=crtbp(9,6)