function?[xvfv]=AdapGA（fitnessabNPNGPc1Pc2Pm1Pm2eps）
%自適應遺傳算法
L?=?ceil（log2（（b-a）/eps+1））;

x?=?zeros（NPL）;

for?i=1:NP
????
????x（i:）?=?Initial（L）;
????
????fx（i）?=?fitness（Dec（abx（i:）L））;
????
end

for?k=1:NG
????
????sumfx?=?sum（fx）;
????
????Px?=?fx/sumfx;

????PPx?=?0;
????
????PPx（1）?=?Px（1）;
????
????for?i=2:NP
????????
????????PPx（i）?=?PPx（i-1）?+?Px（i）;
????????
????end

????for?i=1:NP
????????
????????sita?=?rand（）;
????????
????????for?n=1:NP
????????????
????????????if?sita?<=?PPx（n）
????????????????
????????????????SelFather?=?n;
????????????????
????????????????break;
????????????????
????????????end
????????????
????????end
????????
????????Selmother?=?round（rand（）*（NP-1））+1;
????????
????????posCut?=?round（rand（）*（L-2））?+?1;
??????????
????????favg?=?sumfx/NP;
????????
????????fmax?=?max（fx）;
????????
????????Fitness_f?=?fx（SelFather）;
????????
????????Fitness_m?=?fx（Selmother）;
????????
????????Fm?=?max（Fitness_fFitness_m）;
????????
????????if?Fm>=favg
????????????
????????????Pc?=?Pc1*（fmax?-?Fm）/（fmax?-?favg）;
????????????
????????else
????????????
????????????Pc?=?Pc2;
????????????
????????end
????????
????????r1?=?rand（）;
????????
????????if?r1<=Pc
????????????
????????????nx（i1:posCut）?=?x（SelFather1:posCut）;
????????????
????????????nx（i（posCut+1）:L）?=?x（Selmother（posCut+1）:L）;
????????????
????????????fmu?=?fitness（Dec（abnx（i:）L））;

????????????if?fmu>=favg

????????????????Pm?=?Pm1*（fmax?-?fmu）/（fmax?-?favg）;

????????????else

????????????????Pm?=?Pm2;

????????????end
????????????
????????????r2?=?rand（）;
????????????
????????????if?r2?<=?Pm
????????????????
????????????????posMut?=?round（rand（）*（L-1）?+?1）;
????????????????
????????????????nx（iposMut）?=?~nx（iposMut）;
????????????????
????????????end
????????????
????????else
????????????
????????????nx（i:）?=?x（SelFather:）;
????????????
????????end
????????
????end

????x?=?nx;
????
????for?i=1:NP
????????
????????fx（i）?=?fitness（Dec（abx（i:）L））;
????????
????end
????
end

fv?=?-inf;

for?i=1:NP
????
????fitx?=?fitness（Dec（abx（i:）L））;
????
????if?fitx?>?fv
????????
????????fv?=?fitx;
????????
????????xv?=?Dec（abx（i:）L）;
????????
????end
????
end

function?result?=?Initial（length）

for?i=1:length??
????
????r?=?rand（）;
????
????result（i）?=?round（r）;???
????
end

function?y?=?Dec（abxL）

base?=?2.^（（L-1）:-1:0）;

y?=?dot（basex）;

y?=?a?+?y*（b-a）/（2^L-1）;
????

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2579??2008-09-10?21:32??第14章??遺傳優化算法\AdapGA.m

?????文件???????2380??2008-09-10?21:33??第14章??遺傳優化算法\DblGEGA.m

?????文件???????2889??2008-09-13?14:14??第14章??遺傳優化算法\GMGA.m

?????文件???????3344??2008-09-05?21:46??第14章??遺傳優化算法\MMAdapGA.m

?????文件???????2426??2008-09-13?13:08??第14章??遺傳優化算法\myGA.m

?????文件???????2070??2008-09-13?13:42??第14章??遺傳優化算法\NormFitGA.m

?????文件???????2571??2008-09-13?13:27??第14章??遺傳優化算法\SBOGA.m

?????目錄??????????0??2014-09-17?20:30??第14章??遺傳優化算法

-----------?---------??----------?-----??----

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