matlab遗传算法Sheffield工具箱下载及安装

matlab遗传算法Sheffield工具箱下载及安装

资源下载

安装包也在我的博客里（可以免费下载，如果被修改了积分下载可以Si_xin_wo），地址：
matlab遗传算法Sheffield工具箱安装包下载

安装方法

①解压安装包，得到gatbx文件夹

②复制gatbx文件夹到matlab安装目录下的toolbox文件夹

③打开matlab，主页→设置路径（HOME→Set Path）

点击添加文件夹，在matlab安装目录找到第②步中复制到toolbox文件夹的gatbx文件夹，选择文件夹

保存，可以看到设置路径下出现了添加的gatbx文件夹

重启matlab后，开始代码测试

代码测试（基于matlab2016a）

利用遗传算法求解函数的最小值：

代码（基于《智能算法30个案例分析》）

clc,clear
figure(1);
hold on;
lb = 1; ub = 2;
ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]);
xlabel('自变量/X')
ylabel('因变量/Y')
Nind = 40;
Max_gen = 20;
Preci = 20;
GGAP = 0.95;
px = 0.7;
pm = 0.01;
trace = zeros(2,Max_gen);
FieldD = [Preci;lb;ub;1;0;1;1];
Chrom = crtbp(Nind,Preci);
gen = 0;
X = bs2rv(Chrom,FieldD);
Objv = sin(10 * pi * X)./X;
while gen < Max_gen
    Fitnv = ranking(Objv);
    Selch = select('sus',Chrom,Fitnv,GGAP);
    Selch = recombin('xovsp',Selch,px);
    Selch = mut(Selch,pm);
    X = bs2rv(Selch,FieldD);
    Objvsel = sin(10 * pi * X)./X;
    [Chrom,Objv] = reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
    X = bs2rv(Chrom,FieldD);
    gen = gen + 1;
    [Y,I] = min(Objv);
    trace(1,gen) = X(I);
    trace(2,gen) = Y;
end
plot(trace(1,:),trace(2,:),'bo');
grid on;
plot(X,Objv,'b*');
figure(2);
plot(1:Max_gen,trace(2,:));
grid on;
xlabel('遗传代数')
ylabel('解的变化')
title('进化过程')
BestY = trace(2,end);
BestX = trace(1,end);
fprintf(['最优解：\nX = ',num2str(BestX),'\nY = ',num2str(BestY),'\n'])

结果
在X = 1.1491处，
取得最小值Y = ﹣0.8699

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