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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-06-18
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 遺傳算法??

資源簡介

遺傳算法首先會采用一種編碼方式將解空間映射到一個編碼空間,每一個編碼對應問題的一個解,稱之為個體或者染色體,然后再隨機生成確定起始的一群個體,稱之為種群。在后續迭代的過程中,按照適者生存不適者淘汰的原理,根據適應度大小選擇個體,并且借助各種不同的遺傳算子對個體進行交叉和變異,生成一個代表新的解集的種群,這個種群會比前一代更加適應環境,如此一直進化下去直到到達優化準則。這個時候的末代個體,經過解碼,得到的解可近似的作為問題的最優解。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

clear
clc
kk=input（‘輸入kk:‘）
for?i=1:kk
????switch（i）
????????case?1
????????????flag=‘r‘;
????
?????case?2
????????????flag=‘b‘;
????????
?????????????case?3
????????????flag=‘g‘;
????????????
?????????????case?4
????????????flag=‘y‘;
????????case?5
????????????flag=‘k‘;
????????????
????end
pc=0.7;
pm=0.05;
NIND=40;
MAXGEN=500;
NVAR=1;
PRECI=20;
GGAP=0.9;
trace=zeros（MAXGEN1）;
FieldD=[PRECI;0;1;1;0;1;1];
Chrom=crtbp（NINDNVAR*PRECI）;
gen=0;
maxY=0;
ObjV=objectFunction（bs2rv（ChromFieldD））;
while?gen????F

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