Optimizacion de funciones popov
0 recomendaciones225 vistas
Este documento describe el uso de un algoritmo genético llamado GAminBC para optimizar funciones. GAminBC utiliza representación con números reales, selección proporcional a la aptitud, selección gaussiana, selección por ranking, recombinación de cruce de mezcla y mutaciones aleatorias durante el cruce. El documento muestra ejemplos de uso de GAminBC para optimizar la función sincos con diferentes rangos de parámetros y genera gráficas de resultados.
![2
Gráficas de Resultados
F4: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-1 1 1e-4], opt);
F5: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-10 10 1e-4], opt);
Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana](https://image.slidesharecdn.com/optimizaciondefuncionespopov-100416133648-phpapp02/85/Optimizacion-de-funciones-popov-2-320.jpg)
![3
F6: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-10 10 1e-4], opt);
F7: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [0 10 1e-4], opt);
Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana](https://image.slidesharecdn.com/optimizaciondefuncionespopov-100416133648-phpapp02/85/Optimizacion-de-funciones-popov-3-320.jpg)
![4
F9: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-2 2 1e-4], opt);
Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana](https://image.slidesharecdn.com/optimizaciondefuncionespopov-100416133648-phpapp02/85/Optimizacion-de-funciones-popov-4-320.jpg)
Optimizacion de funciones popov
- 1. 1 OPTIMIZACION DE FUNCIONES Utilizando la TOOLBOX de Andrey Popov. Método: GAminBC. Representación con números reales. Opciones de configuración (-3) Comment: ': D Iter.100; Popul.20; TolX=1e-2; No Plot' MaxIter: 100 PopulSize: 20 MutatRate: 0.3000 BestRate: 0.1000 NewRate: 0.1000 TolX: 0.0100 pSelect: 1 pRecomb: 0 Select: 1 RecIter: 1 Visual: 'some' Graphics: 'off' Fitness Proportional Selection Gausian law selection Ranking Selection Recombination - Blend CrossOver Generates random Mutations when Blend CrossOver Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana
- 2. 2 Gráficas de Resultados F4: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-1 1 1e-4], opt); F5: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-10 10 1e-4], opt); Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana
- 3. 3 F6: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-10 10 1e-4], opt); F7: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [0 10 1e-4], opt); Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana
- 4. 4 F9: [RGenes, RFit, RecGenes, RecFit] = GAminBC ( 'eval_sincos', [-2 2 1e-4], opt); Computación Evolutiva Instituto Tecnológico de Tijuana