遗传算法的优化计算

应用背景该程序在MATLAB2009a版本下测试通过，个别函数在低版本中不存在或者调用格式有所不同，参照对应版本中的帮助文档修改即可。其主要功能是遗传算法的优化计算——输入自变量降维。关键技术 文件说明： 1. main.m为主程序，将该文件夹设置为MATLAB当前工作路径，运行即可。 2. fitness.m为输入自变量优化适应度子函数。 3. de_code.m为输入自变量优化编解码子函数。 4. gabpEval.m为BP网络权值和阈值优化适应度子函数。 5. gadecod.m为BP网络权值和阈值优化编解码子函数。 6. data.mat为数据文件。 7. gaot文件夹为GAOT遗传算法工具箱。    安装步骤：File→Set Path→Add with Subfolders→Save

gaot
README
adjswapMutation.m
arithXover.m
b2f.m
binaryExample.m
binaryMutation.m
boundaryMutation.m
calcbits.m
Contents.m
coranaEval.m
coranaFeval.m
coranaMin.m
cyclicXover.m
delta.m
dists.m
EER.m
enhancederXover.m
erXover.m
f2b.m
floatExample.m
floatGradExample.m
ga.m
gademo.m
gademo1.m
gademo1eval1.m
gademo2.m
gademo3.m
gaMichEval.m
gaotv5.ps
gaZBGrad.m
gaZBGradEval.m
heuristicXover.m
initializega.m
initializeoga.m
inversionMutation.m
linerorderXover.m
maxGenTerm.m
multiNonUnifMutation.m
nonUnifMutation.m
normGeomSelect.m
optMaxGenTerm.m
orderBasedExample.m
orderbasedXover.m
parse.m
partmapXover.m
plotCorana.m
roulette.m
shiftMutation.m
simpleXover.m
singleptXover.m
startup.m
swapMutation.m
threeswapMutation.m
tournSelect.m
tspEval.m
unifMutation.m
uniformXover.m
data.mat
de_code.m
fitness.m
gabpEval.m
gadecod.m
main.m
Readme.txt