CEC2013(MATLAB):遗传算法(Genetic Algorithm,GA)求解CEC2013的28个函数

一、遗传算法GA

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究,是一种随机全局搜索优化方法,它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象,从任一初始种群(Population)出发,通过随机选择、交叉和变异操作,产生一群更适合环境的个体,使群体进化到搜索空间中越来越好的区域,这样一代一代不断繁衍进化,最后收敛到一群最适应环境的个体(Individual),从而求得问题的优质解。

二、cec2013简介

在CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization中共有28个测试函数,其维度可选择为10/30/50/100。每个测试函数的详细信息如下表所示:

参考文献:

[1] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N ,et al.Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization[J]. 2013.

三、GA求解CEC2013

代码中测试不同的函数修改Function_name的值即可,每个函数的维度dim可选择为10/30/50/100,种群大小SearchAgents_no和最大迭代次数Max_iteration均可根据需要修改。

(1)部分代码

%%
close all
clear 
clc
Function_name=1; %测试函数可以选择 1-28
dim=10;%维度可以选择 10/30/50/100
SearchAgents_no=100; % 种群大小(可以自己修改)
Max_iteration=1000; % 最大迭代次数(可以自己修改)
[Fun_Name,lb,ub,opt_f,err] = get_fun_info_CEC2013(Function_name,dim);
fob=str2func('cec13_0');
fobj=@(x)Fun(x,fob,Function_name,opt_f);
[fMin,bestX,curve]=GA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
figure
plot(curve,'Color','r','linewidth',2.5)
title(Fun_Name)
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
grid on
legend('GA')
display(['The best solution obtained by GA is : ', num2str(bestX)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by GA is : ', num2str(fMin)]);

(2)部分结果(以F1,F5和F10为例)

四、完整MATLAB代码

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