求matlab的遺傳演算法程式，求乙個matlab的遺傳演算法程式

1樓：幻世萌

先看這個結構裡面的這些函式都是幹什麼用的，prob，概率。[1:keep]，這裡應該能大概看出來keep是整數，1:

keep 等價於1:1:keep，比如1:

10，就是1，2，3，4，5，6，7，8，9，10。步長為1，從1到keep.

右上角的'，這個符號，表示轉置，比如1:10，是乙個1行10列的矩陣，通過轉置變成10行一列。

其中，sum([1:keep])，表示對這個矩陣（從1到keep求和），但是這個語句 prob=flipud([1:keep]'/sum([1:keep]));

裡面總覺得缺少了乙個.。prob=flipud([1:keep]'.

/sum([1:keep])); 這樣看來應該才能執行，我沒嘗試，在command window裡面直接做是可以的，但是在指令碼檔案裡面做，可能會報錯。這個和矩陣運算有關，暫且放在這裡。

然後到外部，這樣我們知道了在第一行flipud()函式體裡面，實際上是在用1到keep的每乙個數，除以1到keep的和值，得到乙個長度為keep的矩陣。值得注意的是，這個矩陣的和值為1，在下面會用到這一點。

然後flipud()函式的作用，是把矩陣倒置，比如[1,3,4,5]，使用flipud()之後變成[5,4,3,1]。注意，這個操作和sort()函式不同，這個只是把以前的順序倒置，並不排序。

從這裡大概可以看出來，其實這個keep的值，等於chromosomes，染色體數量。這樣，對於不同的染色體，配對概率就不一樣了。從這裡可以看出來，染色體配對概率應該是第一條最高，然後依次遞減。

然後計算或然率，cumsum()，進行累加求和，比如matlab中給出的例子，我們用[1，2 ，3] 也可以寫作1:3，來說，cumsum之後的結果是[1, 3, 6]，也就是從第乙個開始加和，一直加到這一項。這一點，非常類似高斯函式積分的感覺。

用來計算概率cumulative distribution。

然後odd變數，把0加在了cumsum結果的前面，比如剛剛的例子[0 cumsum([1, 2, 3])]，就變成了[0, 1, 3,6]。

注意這個地方他又轉置了一次，因為在第一行計算prob的時候，他把乙個行向量，轉換成了列向量，然後現在要把0加在頭上，所以在進行cumsun()運算的時候，又把結果從列向量轉換成了行向量。

僅從這兩行**裡面，就大概只能看出這個意思了。

不過簡單一說，現在看不出來這個遺傳演算法的核心是什麼樣的，一般的神經網路裡面只有連鎖交換定律的應用，一般沒有基因分離定律的應用。看這個樣子，這是分離出來然後自由配對的做法，應該是比較高階的東西吧。

2樓：ccch博士

matlab有自帶的遺傳演算法工具箱和程式。工具箱你可以到matlab介面去找。函式是ga，你在matlab裡help ga就能看到詳細資訊了。

遺傳演算法具體應用

3樓：牛得天下

應用很多了，數值優化、組合優化、機器學習、智慧型控制、人工生命、影象處理、模式識別版等領域都有應

權用。最簡單的應用就是函式優化問題了，即求某一較複雜的函式的極值。相關matlab**或c**你想要的話，我可以發給你，留下郵箱。

4樓：匿名使用者

應用很多，基本上可以用在所有求最優解的問題中。

求大神給編個matlab遺傳演算法程式！！！！！！！！很急！！！！！！！ 10

5樓：匿名使用者

不好意思，這個可能是題目沒太看明白。

不過看起來，我覺得好像目標函式z的最小值就是x1和x2都取最小值的時候吧

求matlab編遺傳演算法的程式？

6樓：冰魄

figure(1);

fplot('variable.*sin(10*pi*variable)+2.0',[-1,2]);

nind=40;

maxgen=25;

preci=20;

ggap=0.9;

trace=zeros(2,maxgen);

fieldd=[20;-1;2;1;0;1;1];

chrom=crtbp(nind,preci);

gen=0;

variable=bs2rv(chrom,fieldd);

objv=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;

while gen

fitnv=ranking(-objv);

selch=select('sus',chrom,fitnv,ggap);

selch=recombin('xovsp',selch,0.7)

selch=mut(selch);

variable=bs2rv(selch,fieldd);

objvsel=variable.*sin(10*pi*variable)+2.0;

[chrom,objv]=reins(chrom,selch,1,1,objv,objvsel);

gen=gen+1;

[y,i]=max(objv),hold on;

plot(variable(i),y,'bo');

trace(1,gen)=max(objv);

trace(2,gen)=sum(objv)/length(objv);

endvariable=bs2rv(chrom,fieldd);

hold on;

grid;

plot(variable',objv','b*');

figure(2);

plot(trace(1,:)');

hold on;

plot(trace(2,:)','-.');

grid;

看看這個能用得上麼

i never think of the future. it comes soon enough.

7樓：匿名使用者

matlab裡使用遺傳演算法只有兩個函式，分別是gaoptimset和ga函式，在命令列輸入 doc gaoptimset或者doc ga可以檢視他們的用法。

matlab編遺傳演算法源程式

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