改进遗传算法|基于具有方向突变和交叉的改进遗传算法 (IRGA) （Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者，博主专门做了一个专栏目录，整个专栏只放了一篇文章，足见我对其重视程度：博主专栏目录。做到极度细致，方便大家进行学习！亲民！！！还有我开了一个专栏给女朋友的，很浪漫的喔，代码学累的时候去瞧一瞧，看一看：女朋友的浪漫邂逅。有问题可以私密博主，博主看到会在第一时间回复。

支持：如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！

                          

                                    欢迎您的到来

                     ⛅⛅⛅ 个人主页：科研室

                    所有代码目录：电气工程科研社‍‍‍

                           

【现在公众号名字改为：荔枝科研社】

本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 数学模型

3 运行结果 

4 Matlab代码及文章详细阅读 

5 参考文献 

6 写在最后

1 概述

遗传算法（GA）用于解决各种优化问题。变异算子还负责在 GA 中维持所需的种群多样性水平。在这里，针对实数编码遗传算法（RGA）提出了方向变异算子以及方向交叉（DX）算子以提高其性能。这些进化算子使用方向信息来指导变量空间中最有希望的区域中的搜索过程。在六个不同复杂度的基准优化问题上测试了具有所提出的变异算子和方向交叉 (DX) 的 RGA 的性能，并将结果与​​具有其他五种变异方案的 RGA 的结果进行了比较。发现所提出的 IRGA 在解决方案的准确性、收敛速度和计算时间方面优于其他 RGA，这是通过统计分析牢固确立的。此外，提出的 IRGA 的性能与一些最近提出的优化算法的性能进行了比较。与上述技术相比，所提出的 IRGA 被认为产生了更好的结果。它还被应用于解决五个有约束的工程优化问题，再次证明了它的优越性。所提出的使用方向信息的变异方案导致有效的搜索，因此获得了优越的性能。

2 数学模型

               

详细数学模型及解释见第4部分。

3 运行结果 

  

  

4 Matlab代码及文章详细阅读 

本文仅展现部分代码，全部代码见：正在为您运送作品详情

5 参考文献 

A. K. Das and D. K. Pratihar, "Solving engineering optimization problems using an improved real-coded genetic algorithm (IRGA) with directional mutation and crossover," Soft Computing, vol. 25, pp. 5455-5481, 2021.

6 写在最后

​部分理论引用网络文献，若有侵权请联系博主删除。