遺傳算法的matlab程序?qū)嵗?預(yù)覽頁
【正文】 修改。 %將pop每行轉(zhuǎn)化成十進(jìn)制數(shù)x=temp1*10/1023。 %計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值三、計(jì)算個體的適應(yīng)值代碼:%Name:%計(jì)算個體的適應(yīng)值function fitvalue=calfitvalue(objvalue)global Cmin。 temp=。 程序中采用賭輪盤選擇法選擇，這種方法較易實(shí)現(xiàn)。 %累積概率，如 fitvalue=[1 2 3 4]，則 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10] [px,py]=size(pop)。%同理while newin=px%ms(newin)表示的是ms列向量中第newin位數(shù)值，同理fitvalue(fitin)newpop(newin,:)=pop(fitin,:)。 else事實(shí)上交又是遺傳算法區(qū)別于其它傳統(tǒng)優(yōu)化方法的主要特點(diǎn)之一。 pop2=pop(:,m*(j1)+1:m*j)。 %cpoint為交叉點(diǎn) pop1(i,:)=pop2(i,1:m)。 endnewpop(:,m*(j1)+1:m*j)=pop1。 變異是指父代中的每個個體的每一位都以概率 pm翻轉(zhuǎn)，即由“1”變?yōu)椤?”，或由“0”變?yōu)椤?”。for i=1:pxmpoint=round(rand*py)。 newpop(i,:)=pop(i,:)。 endend七、求出群體中最大得適應(yīng)值及其個體代碼:%Name: %求出群體中適應(yīng)值最大的值function [bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue)[px,py]=size(pop)。 bestfit=fitvalue(i)。 %群體大小chromlength=10。 %隨機(jī)產(chǎn)生初始群體for i=1:20 %交叉[newpop]=mutation(pop,pc)。 pop5=bestindividual。10*sin(5*x)+7*cos(4*x
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