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  • % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a functio

    % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop--------最優的群體即為最優的染色體群 % Trace----------最佳染色體所對應的目標函數值 % FUN------------目標函數 % LB-------------自變量下限 % UB-------------自變量上限 % eranum---------種群的代數,取100--1000(默認1000) % popsize--------每一代種群的規模;此可取50--100(默認50) % pcross---------交叉的概率,此概率一般取0.5--0.85之間較好(默認0.8) % pmutation------變異的概率,該概率一般取0.05-0.2左右較好(默認0.1) % options--------1×2矩陣,options(1)=0二進制編碼(默認0),option(1)~=0十進制編碼,option(2)設定求解精度(默認1e-4)

    標簽: pmutation BestPop popsize maximum

    上傳時間: 2015-07-16

    上傳用戶:Altman

  • 提供一個人工免疫算法源程序

    提供一個人工免疫算法源程序,其算法過程包括: 1.設置各參數 2.隨機產生初始群體——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障類型編碼,每一行為一種!code(1,:),正常;code(2,:),50%;code(3,:),150%。實際故障測得數據編碼,這里Unnoralcode,188% 4.開始迭代(M次): 1)計算目標函數值:歐氏距離[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2)計算群體中每個個體的適應度fitvalue=calfitvalue(objvalue) 3)選擇newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 變異newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 5.求出群體中適應值最大的個體及其適應值 6.迭代停止判斷。

    標簽: 人工免疫 算法 源程序

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:trepb001

  •  基于VB的遺傳算法軟件實現 在程序中,FitnessValue (i) 為適應度值數組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應度值數組、Population2 Chrom(i ,

     基于VB的遺傳算法軟件實現 在程序中,FitnessValue (i) 為適應度值數組、avFit2nessValue (100) 為歸一化適應度值數組、Population2 Chrom(i ,j) 為遺傳個體的等位基因值、popsize 為種群中的個體數,CHROMLENGTH為一母體對的等位基因 總數。

    標簽: avFit2nessValue FitnessValue Population2 Chrom

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:1966640071

  • 標準的遺傳算法代碼

    標準的遺傳算法代碼,下面是程序:function y=fitness(chrom,p,aim) global P_cross P_mutation [popsize len]=size(chrom) fitness_gene=zeros(popsize,1) in_he=zeros(4,1) out_he=zeros(4,1) in_out=0 out_out=0

    標簽: 標準 代碼 算法

    上傳時間: 2013-12-08

    上傳用戶:pkkkkp

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