基于MATLAB平台的遗传算法工具包

天津大学学报

第 3卷 4

第4期 2}1年 7月 ( 01 lI _ 1 2 1 0:

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基于 MAT A平台的遗传算法工具包 L B刘勇 ,刘宝坤，李光泉(.津大学管理学院，津 3 0 7; .津犬学电气自动化及能源工程学院 .津 3 0 7 ) 1天天 30 2 2天天 0 0 2

摘要：分析遗传算法要素的基础上 .写了基于 Mal的遗传乒法工吴包 ( 在编 tb a GA T ob x该工具包具有运行稳定 . o lo )结拘是活，展方便的特点 .易与 M>lb的其他工扩井 -a t具包蛄告使用 .蛤出了 Ma a d b遣传算法工具包的三十成功应用襄删：采用遗传算法工 )

具包构造递阶遗传算法 .'于遗持算法的径向基神经网磐学习算法 . )饽算岳圪圮化 2基 3遗工过程操作条件 .说明 MaI t b遗饽算法工具包的稳定性和实用性 . a 关键词：传算法； alb递阶遗传算法；向基神经网络；化精馏遗 M t; a径催中围分类号； P 1 T 3l文献标识码： A文章编号 09—1 7 2 0 ) 40 9 5 4 52 (0 1 0 4 0 3

遗传算法的基本思想是基于生物进化论和遗传学说 .遗传算法将求解目标问题编码表示为“色染

1编写遗传算法程序求解具体问题时 . )首先要将待解问题的可行解用一定的数据结构 (色体 )表示，染 即进行编码 .码是影响遗传算法效率的重要因素 .编 编码依目标问题的性质和算法设计者的经验而不同 .但不同的编码方式可以采用相似的数据结构常用编

体”将生成“色体”的种群置于问题的“境”中 . .染环根据“者生存”的原则，种群中选择适合环境的染适从

色体进行复制，再通过遗传操作算子产生新的染色体种群，殖进化，后得到适应环境程度高的染色体繁最——

码数据结构有采用二进制和十进制的一维数组

问题的优化解 .

遗传算法是一种通用的优化算法，在许多工程研究领域得到广泛而又成功的应用.传算法是对参数遗群体进行优化，而不是对参数本身，遗传算法从参数

空间多点开始搜索，能避免局部最优解.传算法不受函遗

数约束条件 (连续性、如可微性、单极值 )限制.以的所具有广泛的适应能力，其优化能力不受目标问题限制 . 优化问题，也适用于组合优化问题.因此设计通用的遗传算法程序是可行的 . 作者设计并实现了基于 Malb的遗传算法工具 t a包，构合理，行稳定，展方便 .并且能够与结运扩 Malb中其他工具包相结合， t a为研究和应用遗传算法提供了有力的工具 .

1遗传算法的要素分析 图 l Hol d给出的基本遗传算法框图 .遗传为 ln a

算法由如下要素构成：编码与适应度评价；遗传操作算子(复制，交叉，变异 )适应度评价函数；;算法结束的条件；淘；法参数： .代算 图1基本遗传算法框图

Fi 1 Al rt f sm pl g go ihm o i e GA

收稿日期：0 00—1惨回日期：0 oc 2 2 0—60 l 2n 9,

怍者俩介：斛

勇 (9 4 )男 .士生 . 17,博

基于MATLAB平台的遗传算法工具包

天津大学学报

刘 勇等：基于 MA儿 A B平台的遗传算法工具包

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2遗传操作算子中变异与交叉算于是与染色体的数据结构相对应的 .交叉算子根据交叉率 (:将种 P)群中的两个个体随机地交换某些基因，够产生新的能基因组合 .对于一维数组类型的染色体 .用的交义常算子包括一点交叉、点交叉、点交叉和均匀交叉 .两多

构如图 2示 .所

从对遗传算法要素的分析中可知，遗传算法程在序中.染色体的数据结构、对应的交叉和变异算子、复制算子、代沟与具体问题无关，编写的遗传算法工具包提供了对上述要素的支持，与具体问题相关的适应对度函数和终止条件，遗传算法工具包中给出了对应在函数的编写和调用格式 .遗传算法参数在遗传算法工具包中被集中在参数向量中，以根据算法设计需要可进行修改，

对于实数编码的染色体 .有算数交叉 (r h t 还 ai mei t c co sv r r so e)和混合交叉 (ln igco sv r be dn rso e )等交叉算子 .

变异算子模仿了生物繁殖过程中的基因突变

.对二进制染色体常用的变异算子有翻转变异 (i l fpmu a in)和交换变异 (wa to、对实数编码 tto s p mu a in) r

…… 此处隐藏3695字 ……

[ l Ma T n . e ei ag r b rcnrl n z nK F, a gK S G n t[ i msf o to ad c ot o s n l rcs1g Id s a l t0 i o frne)[a g poes,(n u”L“【E e r n s C nee c c c P oedn s[ rce ig c]I E o o .L sA a ts C E E C mpS c o lm[, At o

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a y i o e e l o ih t s i ta— a e e e i ag rt c h to b x i e l d z e t o b x p o ie t b e,f x b e a d e t n i l p a f r f r a p y n n e e o i g g n t l o i ms I as o l o r v d s a s a l l i l n x e db e lt o m o p l ig a d d v l pn e e i a g rt e c h t lo p o i e c n e in me h d t c mb n GA t t e o Bo f M a lb Th e e a p e f u c s l t r vd s a o v ne t t o O o ie wih o h r To t x o t a r e x m l s o s c e s u a pi t no p l a i fGA o b x b s d o a l h a e g v n t h w i r c[a[ t n t h 1 y o h o l ox i h s c o To l o a e n M ta r ie o s o t p a t b[ y a d s a[ t f t e t o b n t i s c i[ p pr a e .Th y a e 1 O r a ieh e a c ia e e i a g rt m sn o l o e r )t e l ir r h c l n t l o ih u i g GA t o b x,2 O o t z p r to a a t r z g c )t p i e o e a i n p r me e s mi o DM C c t l t ds i a in y t m u i g a a y i itl to s s e c l sn GA o b x, 3) t r a ie To l o o e l RBF z Ne r l u a Ne wo k hy r d e e i t r b i g n t c a g rt m. lo i h Ke w r s g n tca g rt m s y o d: e e i lo i h;M a l b,h e a c i a e e c ag rt ta ir r h c lg n t l o i i hms} RBF NN1 c t l t it l t n a a y i ds i a i c l o