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GA(genetic algorithm)遗传算法源代码

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab matlab 算法 源代码 遗传

资 源 简 介

区别于传统算法,遗传算法以初始种群中每个个体为“染色体”开始搜索,这些染色体经过一系列的后期迭代不断进化,每一代都以“适应度”衡量其好坏,生成的下一代称为“后代”,后代由前代经过交叉、变异产生。染色体被选中的概率和其适应度高低相关,最后,算法收敛于最好的染色体。一般的遗传算法基本步骤如下:1.确定编码方案,随机生成初始种群;2.确定适应度函数,计算每个个体的适应度,判断是否符合相应准则,如果符合,则输出最优解,若不符合,则进入第3步;3.根据适应度选择再生个体,适应度越高,被选中的概率越高,适应度越低,被淘汰的可能性越大;4.交叉以产生新个体;5.变异以产生新个体6.根据第4步和第5步生成新种群,返回第2步,直到符合相应准则并输出最优个体与代表的最优解。 

文 件 列 表

initpop.m
selection.m
mutation.m
calfitvalue.m
calobjvalue.m
crossover.m

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