遺傳算法的matlab程序實例(文件)
【正文】 變異概率pop=initpop(popsize,chromlength)。 %復制[newpop]=crossover(pop,pc)。 n(i)=i。endfplot(39。)hold off。,[0 10])hold onplot(x,y,39。x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023。%變異[bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue)。 %計算目標函數fitvalue=calfitvalue(objvalue)。 %字符串長度（個體長度）pc=。 endend八、主程序代碼:%Name:clearclfpopsize=20。 bestindividual=pop(i,:)。bestindividual=pop(1,:)。newpop(i,:)=pop(i,:)。end 遺傳算法的變異特性可以使求解過程隨機地搜索到解可能存在的整個空間，因此可以在一定程度上求得全局最優(yōu)解。 pop1(i+1,:)=[pop2(i+1,1:cpoint) pop2(i,cpoint+1:m)]。 cpoint=round(rand*(m1))。%取出相應變量對應的二進制編碼段 pop1=ones(px,m)。代碼:%Name: %交叉function [newpop]=crossover_multiv(pop,pc)global Numv [px,py]=size(pop)。endend五 交叉交叉(crossover)，群體中的每個個體之間都以一定的概率 pc 交叉，即兩個個體從各自字符串的某一位置（一般是隨機確定）開始互相交換，這類似生物進化過程中的基因分裂與重組。 %賦值 ,即將舊種群中 的第fitin個個體保留到下一代(newpop)newin=
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鄂ICP備17016276號-1