寻找基于遗传算法的协同优化方法学习资料。

最近在学习用基于遗传算法的协同优化方法这方面的知识，不过找不到合适的资料。请问一下大家有没有这方面的资料，麻烦分享一下，谢谢啦。在matlab里实现这种方法。

遗传算法讲解课：https://www.bilibili.com/video/BV19U4y1G7dU/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click
里面讲的很详细

参考
(1) 【重点】最优化计算与matlab实现（20）——遗传算法 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/111514836
(2) 遗传算法详解及matlab代码实现_遗传算法matlab代码_ccJun-的博客-CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_38526623/article/details/105307376
(3) MATLAB神经网络（三）：遗传算法优化BP - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/32143973

关于基于遗传算法的优化方法以及在Matlab中的实现，我找到了一份适用的参考资料，供您参考学习。

参考资料中的文章标题为【重点】最优化计算与matlab实现（20）——遗传算法[1]。这篇文章详细介绍了遗传算法的基本原理和在Matlab中的实现方法。遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机方法，在多个领域中有广泛应用，包括生产调度问题、自动控制、机器人学、图像处理和机器学习等。遗传算法的基本步骤包括随机产生初始种群、适应度评估、选择再生个体、交叉和变异，通过多代进化产生近似最优解。

此外，参考资料中还提供了具体的Matlab代码实现，以求解目标函数f(x)=x^{3}-60 x^{2}+900 x+100的最大值。代码中包括适应度函数fitness.m、主程序test.m、以及遗传算法函数Genetic_Algorithm.m。

为了学习基于遗传算法的协同优化方法以及Matlab的实现，您可以参考上述提供的参考资料[1]，仔细学习其中的理论原理和代码实现。这将有助于您深入了解遗传算法的应用和优化过程。

希望这份资料能对您的学习有所帮助，祝您在研究遗传算法和Matlab实现方面取得成功！

参考：
[1] 【重点】最优化计算与matlab实现（20）——遗传算法. Retrieved from https://zhuanlan.zhihu.com/p/111514836

  • 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7747167
  • 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【图像混沌加密技术】基于小波变换层次化编码的混沌遥感图像加密算法的matlab仿真
  • 除此之外, 这篇博客: 一种求UR机械臂逆运动学不受奇异位置影响的方法(附Matlab代码)中的 2. 验证求奇异位置逆解 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 从图以及建立的DH参数表可以知道，θ5=0\theta_5=0θ5​=0时，关节4与关节6的轴线是共线的，此时UR机械臂处于腕部奇异位置。我们令目标位姿由以下关节角组合得到θd=[1,1,1,1,0,1]\theta_d=[1,1,1,1,0,1]θd​=[1,1,1,1,0,1],代入正向运动学公式得到目标位姿TdT_dTd​

    
Td =

   1.0e+02 *

  -0.003531651555686   0.004089021333016   0.008414709848079   1.324431340991907
  -0.005500221413615   0.006368273410318  -0.005403023058681  -1.480707090264286
  -0.007568024953079  -0.006536436208636   0.000000000000000  -5.311352944124976
                   0                   0                   0   0.010000000000000

    它所对应的所有逆解为

    AQ =

   0.095363758584843   0.850264373394017   1.736680792136842  -2.586945165530858  -0.904636241415157  -2.283185307179587
   0.095363758584843   2.492335031398676  -1.736680792136842  -0.755654239261834  -0.904636241415157  -2.283185307179587
   0.095363758584843   1.166295711457801   1.000859439511193   0.974437502620798   0.904636241415157   0.858407346410206
   0.095363758584843   2.123333020453949  -1.000859439511193   2.019119072647037   0.904636241415157   0.858407346410206
   1.000000000000001   1.006084796303796   0.999365806146063   1.038416022677409  -0.000000000000001   0.956133374872731
   1.000000000000001   1.961706157981659  -0.999365806146063   2.081526273291673  -0.000000000000001   0.956133374872731
   1.000000000000001   0.666163375380177   1.737955362927514  -2.501844766770216   0.000000000000001  -2.185459278717062
   1.000000000000001   2.309386429160488  -1.737955362927514  -0.669157094695499   0.000000000000001  -2.185459278717062

    这些解对应的位姿与目标位姿之间的误差为

    delta =

   1.0e-12 *

   0.236088728961565   0.130244884890050   0.236088466354214   0.212690026999602   0.153055985103290   0.360631166302336   0.102475995454713   0.170530682241551

    从结果可以看出，求解的位姿误差范数达到10的负-12次方数量级，且求解公式不受奇异位置的影响。

  • 您还可以看一下 魏伟老师的MATLAB基础知识大串讲课程中的 离散数据及离散函数的数据可视化小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    对于学习基于遗传算法的协同优化方法，并在Matlab中实现该方法，你需要掌握以下知识和技能：

    1. 遗传算法的基本原理和流程：遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法，包括选择、交叉和变异等操作。你可以通过学习相关教材或网络资源了解遗传算法的原理和流程。

    2. 协同优化的概念和方法：协同优化是指多个优化问题同时求解的方法，通过多个优化问题之间的协同和信息共享来提高优化性能。你可以通过阅读相关的学术论文和教材来了解协同优化的概念和常用方法。

    3. Matlab编程基础：在Matlab中实现基于遗传算法的协同优化方法，你需要掌握Matlab的基本语法和函数操作，例如矩阵运算、函数定义和调用等。

    关于寻找学习资料和教程的问题，以下是一些建议：

    1. 在学术搜索引擎（如Google Scholar、百度学术）上搜索相关的学术论文和研究文章，查找介绍基于遗传算法的协同优化方法的文献。

    2. 在图书馆或在线图书馆中查找相关的教材和参考书籍，例如《遗传算法与优化问题》、《智能优化算法原理与应用》等。

    3. 参加相关的学术会议和研讨会，与领域专家和研究者交流，获取他们的建议和指导。

    4. 在在线学习平台（如Coursera、网易云课堂）上搜索和参加与遗传算法和优化相关的课程，例如《遗传算法与进化计算》、《智能优化和搜索算法》等。

    5. 在Matlab官方网站和Matlab社区中查找与遗传算法和优化相关的示例代码和教程，例如官方文档中的遗传算法工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox）的示例代码。

    希望以上建议对你有帮助，祝你学习顺利！如果还有其他问题，请随时提问。

参考了GPT：
我结合了GPT为你找到了一些关于基于遗传算法的协同优化方法和matlab实现的资料，希望对你有帮助。😊
《【重点】最优化计算与matlab实现（20）——遗传算法 - 知乎》1：这篇文章介绍了遗传算法的原理、基本操作、核心内容、常用词汇、形象理解、一般步骤和matlab代码实现，还给出了一个求函数最大值的例子。
《遗传算法详解及matlab代码实现_遗传算法matlab代码_ccJun-的博客-CSDN博客》2：这篇博客也详细解释了遗传算法的概念、特点、对象、操作、步骤和词汇，并给出了一个求函数最大值的matlab代码实现。
《MATLAB神经网络（三）：遗传算法优化BP - 知乎 - 知乎专栏》3：这篇专栏文章介绍了如何用遗传算法优化BP神经网络的参数，并给出了一个分类问题的matlab代码实现。
你可以点击下面的链接查看更多的信息：
1: https://zhuanlan.zhihu.com/p/111514836
2: https://blog.csdn.net/qq_38526623/article/details/105307376
3: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32143973

一、遗传算法的出发点是一个简单的群体遗传模型，基于如下假设：
1.染色体基因型：由一串具有固定长度的字符串组成，如10001就是一个5位的基因

2.群体由一定数目的基因型组成

3.每一个基因型有相应的适应度，表示该基因型的生存与复制能力。适应度，其实就是我们所需要的目标函数
二、遗传算法的基本操作

1.复制

从旧的种群中选择生命力（适应度）强的基因串产生新的种群。

2.交叉

将两个基因型中的部分内容进行互换。

例如：A=a1a2a3a4a5a6 B=b1b2b3b4b5b6
若在位置3进行交换

则变为：A=a1a2a3b4b5b6 B=b1b2b3a4a5a6

3.变异

基因型中的某个或某几个位置上的等位基因从一个状态跳到另一个状态（0变为1或者1变为0），则称为该基因发生了变异

三、遗传算法内容

1.确定实际问题参数集

2.确定表示问题解答的染色体（字符串）

3.生成初始基因种群

4.计算所有基因的适应度fk

5.判断是否收敛于最优解，如果是则输出最优解，否则继续

6.选择高适应度的串进行复制

7.交叉

8.变异

9.回到4

四、具体程序

使目标函数
取最大值，其结果为x1=-2.048,x2=-2.048,最大值为3905.9262

clear all;
close all;
clc;

%参数
size=80;%群体大小
G=100;%进化次数
Codel=10;%基因编码长度

umax=2.048;
umin=-2.048;

E=round(rand(size,2*Codel));%初始化编码,生成80行，2个基因编码长度列

%主程序
for k=1:1:G
    time(k)=k;%第k次进化
    
    for s=1:1:size
        %群体的第k次进化
        
        m=E(s,:);%取出初始化编码的第s个个体
        y1=0;y2=0;
        
        %uncoding
        m1=m(1:1:Codel);%x1，表示前面的这个x1的编码
        for i=1:1:Codel
            y1=y1+m1(i)*2^(i-1);%将对应编码转化成10进制
        end
        x1=(umax-umin)*(y1/1023)+umin;%将第s个个体的x1，转化为10进制的x1（s）
        
        m2=m(Codel+1:1:2*Codel);%x2
        for i=1:1:Codel
            y2=y2+m2(i)*2^(i-1);
        end
        x2=(umax-umin)*y2/1023+umin;
        F(s)=100*(x1^2-x2)^2+(1-x1)^2;%适应度，也就是目标函数
    end
    
    Ji=1./F;%倒置
    
    %%step1:evaluate best J
    BestJ(k)=min(Ji);%此处为什么要倒置，而不直接用最大值函数呢？找到每一次进化的这个Ji的最小值
    fi=F;   %适应方程，也就是目标方程
    [Oderfi,Indexfi]=sort(fi);  %其中Oderfi为从小到大排列的结果，而Indexfi为原始数据在坐标系的位置
    Bestfi=Oderfi(size);  %找到里面适应力最好的，因为排序为从小到大排列，所以最大的位置即为适应度最大的值，则Bestfi为最大适应度的值
    BestS=E(Indexfi(size),:);%Index为索引,即找到最大值在原来数据中的位置，BestS表示的是最大适应度的编码基因x1x2
    bfi(k)=Bestfi;  %第k次进化的最大适应度值的存储
    
    %% step2:复制
    fi_sum=sum(fi);%权值总和，适应度总和
    fi_Size=(Oderfi/fi_sum)*size;%每一个适应度除以平均适应度的结果，即为适应度占比
   
    fi_S=floor(fi_Size);%floor函数为向下取整，即对于适应度小于一（低于平均适应度）的，直接取0，对于适应度大于1的取1.
    
    kk=1;
    for i=1:1:size
        for j=1:1:fi_S(i)%当fi_S(i)取0时，不进入循环，当其取1时进入循环（此处应该也可以用if函数）
            TempE(kk,:)=E(Indexfi(i),:);%复制fi_S大于1的基因
            kk=kk+1;
        end
    end
    
    %% step3：交叉
    pc=0.6;
    n=ceil(20*rand);%ceil返回大于或等于指定表达式的最小整数，n为交叉的位置，是随机的，范围为1-20
    
    for i=1:2:(size-1)
    temp=rand;%随机数
    if pc>temp%随机选择是否在该位置进行交叉
        for j=n:1:20%从n位以后的全部交叉，
            TempE(i,j)=E(i+1,j);%将复制好的相应位置的编码，与原来随机基因下面一个位置的基因n往后的全部进行交叉
            TempE(i+1,j)=E(i,j);
        end
    end
    end
    TempE(size,:)=BestS;%让交叉后的最后一行的基因等于最大适应度的最佳基因，第k次的
    
    %% step4：变异
    pm=0.1;
    for i=1:1:size
        for j=1:1:Codel
            temp=rand;
            if pm>temp%随机选择是否进行变异
                if TempE(i,j)==0
                    TempE(i,j)=1;
                else
                    TempE(i,j)=0;
                end
            end
        end
    end
    
    TempE(size,:)=BestS;%仍然在编译后，保留最后一行为该次进化的最佳基因
    E=TempE;%跟新进化后的基因
end

Max_Value=Bestfi
BestS
x1
x2
figure(1)
plot(time,BestJ);
figure(2)
plot(time,bfi)

这几篇博客你可以参考一下哦
https://blog.csdn.net/weixin_44209907/article/details/130909726
https://blog.csdn.net/weixin_44209907/article/details/130789719
https://blog.csdn.net/weixin_44209907/article/details/130878961
https://blog.csdn.net/weixin_44209907/article/details/130899682

遗传优化算法学习
可以参考这个例子


https://max.book118.com/html/2022/0909/5100332034004334.shtm