www.gusucode.com > matlab编程遗传算法计算匹配电路源码程序 > code1/code/MATLAB源代码/ga_bandpass.m

    function [] = ga_bandpass()
%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要
%   此处显示详细说明
NIND=20;   %个体数目，或每个子种群的个体数目
MAXGEN=200;   %最大遗传代数
GGAP=0.9;     %选择算子的选择比例
SUBPOP=10;    %子种群数
MIGR=0.2;     %迁移率
MIGGEN=20;    %每隔多少代进行迁移
INSR=0.9;     %插入率
BaseV=crtbase([5 10],[9 2500]);
Chrom=crtbp(SUBPOP*NIND,BaseV);    %创建种群
%Chrom=optimize_Chrom(Chrom,NIND,SUBPOP);      %将之前的最优解插入种群
trace=zeros(MAXGEN,2);     %用于跟踪算法的解
ObjV=bandpassS21_test2(Chrom);   %计算目标函数值
gen=0;                         %代数计数器
mutation_probability=0.1;      %设置变异率的初始值
crossover_probability=0.6;     %设置交叉率的初始值
while gen<MAXGEN
     [crossover_probability,mutation_probability]=mut_crossover_change_with_ObjV(gen,crossover_probability,mutation_probability,trace);%根据目标值的改变大小选择强交叉若变异或者弱交叉强变异
%      mutation_probability=mutation_change_by_gen(gen);        %根据代数确定变异率
      FitnV=ranking(ObjV,[2,1],SUBPOP);      %基于排序的适应度分配,目标值最小的适应度为2，最大的适应度为0
      SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP,SUBPOP);    %随机遍历抽样
      SelCh=recombin('recdis',SelCh,crossover_probability,SUBPOP);      %离散重组,离散重组不需要指定交叉概率
%      SelCh=multiple_recombin_by_recdis( SelCh,crossover_probability );    %离散多重重组
      SelCh=mutate('mut',SelCh,BaseV,mutation_probability,SUBPOP);                   %离散变异
%      SelCh=mut_change_with_ObjV(SelCh,mutation_probability,BaseV);         %离散变异，根据个体的目标值确定变异率
      ObjVSel=bandpassS21_test2(SelCh);          %计算子代的目标函数值
      [Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,SUBPOP,[1 INSR],ObjV,ObjVSel);    %重插入子代的新种群
      gen=gen+1;                               %代数计数器加1
      trace(gen,1)=min(ObjV);                  %跟踪最优解
      trace(gen,2)=sum(ObjV)/length(ObjV);     %跟踪平均解
      if (rem(gen,MIGGEN)==0)                  %在子种群之间迁移个体
           [Chrom,ObjV]=migrate(Chrom,SUBPOP,[MIGR,1,0],ObjV);
      end
end

plot(trace(:,1));hold on;grid;                      %最优解的曲线
%plot(trace(:,2),'-.');grid;                    %平均解的曲线
legend('解的变化','均值的变化');
[BestObjV,Location]=min(ObjV)                  %找出最优解
BestIndividual=Chrom(Location,:);               %最优解的基因
BestIndividual(6:15)=(BestIndividual(6:15)+1)/10;
BestIndividual
end