Варианты заданий по теме «Генетические алгоритмы»

Ссылка на резервное размещение материала

Варианты заданий по теме «Генетические алгоритмы»

группа И343

Один вариант задания – на бригаду из двух студентов (не более)

Найти экстремум целевой функции, используя генетический алгоритм.

Размер популяции – 50 особей

Длина хромосомы - 20 бит

Область поиска - [ -5; 5]

N вар иан та	Целевая функция	Искомый экстре мум	Способ кодирования хромосом	Вероятности	Генетические операторы
скрещи вания Pc	мута ции Pm	формирование родительских пар	редукция
1	Y=2*x-3.3*x.*cos(9.3*x)-2.3*sin(1.7*x)	min	двоичный код	0,9	0,2		турнир
2	y=exp(-0.5*x.^2).*sign(cos(9.3*x-1))	min	код Грея	0,9	0,1	случайный отбор	рулетка
3	y=-0.6*x+5.3*abs(cos(6.1*x)).*cos(3.6*x)	min	двоичный код	0,8	0,2	случайный отбор	турнир
4	y=-1.3*sin(1.6*x.^2-0.3).*exp(-0.3*x+0.5)	max	код Грея	0,85	0,15	лучшие с лучшими	рулетка
5	y=0.9*abs(sin(3.7*x)).*cos(6.1*x)	max	двоичный код	0,9	0,15	случайный отбор	турнир
6	y=0.8*x+1.4*cos(1.8*x.^2).*exp(0.4*x)	min	код Грея	0,85	0,1	лучшие с лучшими	рулетка
7	y=-sin(0.9*x-1)- sin(1.8*x-1).*cos(7.8*x)	max	двоичный код	0,8	0,15	лучшие с лучшими	турнир
8	y=0.8*x+1.1*x.*sin(9.3*x)-0.7*cos(0.8*x)	min	код Грея	0,9	0,1	случайный отбор	рулетка
9	y=0.2*x-1.1*exp(-0.4*x.^2).*sign(cos(9.5*x+1.5))	min	двоичный код	0,85	0,15	лучшие с лучшими	турнир
10	y=0.3*x+x.*cos(7.3*x)-0.7*sin(1.3*x)	max	код Грея	0,8	0,2	случайный отбор	рулетка
11	y=exp(-0.8*x).*sign(sin(9.3*x))	max	двоичный код	0,85	0,15	случайный отбор	турнир
12	y=0.4*sin(0.8*x+0.9)+ 0.7*cos(0.8*x-1).*sin(7.3*x)	min	код Грея	0,8	0,2	лучшие с лучшими	рулетка
13	y=-0.6*x+4.2*sin(1.5*x.^2+0.7)+0.2*(x.^2+1.4)	min	двоичный код	0,9	0,1	случайный отбор	турнир
14	Y=1.5*x+3.5*cos(2.1*x.^2+3)-0.5*(x.^2)	max	код Грея	0,85	0,15	случайный отбор	рулетка
15	Y=0.1*x-1.7*abs(sin(5.8*x)).*cos(3.2*x)	min	двоичный код	0,8	0,15	случайный отбор	турнир

Содержание отчета:

1.  График целевой функции y(x) в пределах области поиска.

2.  Функция, используемая для определения приспособленности особей.

3.  3 популяции особей:

-  начальная (нулевая)

-  вторая

-  последняя

для каждой особи указать значение х, закодированное значение х – хромосому, значение целевой функции у(х) и приспособленность f(x);

вычислить среднюю приспособленность особей в каждой популяции.

4.  Фрагменты программного кода, реализующие генетические операторы:

-  генерация начальной популяции

-  формирование родительских пар

-  скрещивание

-  точечная мутация

-  редукция

Отчет представляется в виде текстового файла в электронном виде