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粒子群算法

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xcchen 2002-10-29 03:57 
 
【分享】遗传算法工具箱gaotv5的中文说明

　　遗传算法工具箱GAOT包括了许多实用的函数,这些函数按照功能可以分为以下几类: 
1.1　主界面函数　　主程序ga.m提供了遗传算法工具箱与外部的接口。在MATLAB环境下,执行ga并设定相应的参数,就可以完成优化。它的格式如下:function[x,endPop,bPop,traceInfo]=ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)　　 
      由于MATLAB是以矩阵为基本运算单元,因此它的每一个出口参数和入口参数均为矩阵。 
     主程序ga.m的出、入口参数组成是: 
　　出口参数:　　x:找到的最优解,包括染色体和适配度;endPop:最终种群;bPop:种群变化的记录;traceInfo:记录每一代的最好适应度和平均适应度。 
      入口参数:　　bounds:变量上下界矩阵,矩阵的行数确定变量个数;evalFN:适应度函数;evalOps:适应度函数参数;startPop:初始种群;opts:选项;termFN:终止函数;termOps:终止函数参数;selectFN:选择函数;selectOps:选择函数参数;xOverFN:交叉函数;xOverOps:交叉函数参数;mutFN:变异函数;mutOps:变异函数参数。 
     当输入参数有缺省时,工具箱为startPop以后的参数设定了默认值。输出参数有缺省时,MATLAB将先忽略后面的参数,没有指定输出参数时,将最优解赋给变量“ans”。　　这类函数还包括两个初始化函数initializega.m和initializeoga.m,前者是二进制格式和浮点数格式的初始化函数,后者是“有序数据”表示的初始化函数。 
1.2　选择函数　　遗传算法工具箱提供了三个选择函数roulette.m,normGeomSelect.m和tournSelect.m。roulette.m是常用的轮盘赌法,normGeomSelect.m是基于归一化的优先选择法,tournSelect.m则是竞争选择法。 
1.3　演化函数　　遗传算法的演化过程包括交叉和变异两部分,因此演化函数也可以分为交叉和变异两类。依照数据类型又可以把演化函数分为二进制格式、浮点数格式和“有序数据”三类。例如:simpleXover.m为二进制格式或浮点数格式的交叉函数;cyclicXover.m,linerXover.m,linerorderXover.m等为“有序数据”的交叉函数;boundaryMutation.m,nonUnifMutation.m等为浮点数格式的变异函数。　　在优化过程中,如果单一的演化函数不能满足需要,那么可以将演化函数组合来使用。 
1.4　其它 
　　其它的一些函数包括终止函数、二进制表示函数、演示程序等等。　　终止函数:maxGenTerm.m和optMaxGenTerm.m,主程序ga.m用这两个终止函数来判断是否满足终止条件。 
　　二进制表示函数:calcbits.m用来计算遗传算法满足精度要求时,染色体所需要的二进制位数。f2b.m和b2f.m用来完成二进制数和浮点数之间的相互转换。 
　　遗传算法工具箱还提供了演示程序。用户可以通过演示程序学习一维、多维空间上的寻优,基于二进制数表示或基于浮点数表示的寻优,以及利用遗传算法求解著名的旅行商问题。