自适应遗传算法vb代码

不是随机选择的,是有规律的选,一般是等间隔选择,例如两个相邻的个体.如图红色是一种选择方式：1&2,3&4,5&6,7&8,9&10蓝色也是一种选择方式：1&a

#include#include#include#includefloatf(floatx){returnx*x;}voidmain(){floatx[10];floatf1,f2;inti,j;fl

在百度文库上有我的一个多目标的程序,如有需要可以下载.百度直接搜“遗传算法程序代码--多目标优化--函数最值问题”就行.

函数minwucha(a,b,c)的参数改为长度为3的向量,如minwucha(p),p为长度为3的向量.

交叉变异有很多不同的方法的一般的你可以把上下两个在不同位置进行交换变异可采用把某位代码变成一个随机数值再问：染色体是可不重复的连续的数列交叉和变异我总是写不对再答：交叉后可以判断有重复的就进行调整变异

floatf(floatx){...}设dx初值计算dydy=f(x0)-f(x0+dx);导数初值dd1=dy/dx;Lab:；dx=0.5*dx;//减小步长dy=f(x0)-f(x0+dx);d

先看这个结构里面的这些函数都是干什么用的,prob,概率.[1:keep],这里应该能大概看出来keep是整数,1:keep等价于1:1:keep,比如1:10,就是1,2,3,4,5,6,7,8,9

这个到百度百科看一下就知道了

既然后边都会用abs了,为何前边不用.iy(0)相当于i-y(0)0iy(0)+-1相当于i-y(0)+-1如果i和y(0)都是integer,那么可以这样写abs(i-y(0))>1以此类推j,k

我估计是某研究者自己定义的一种交叉方法,取名叫洗牌交叉.从字面上理解,应该是把要交叉个个体顺序打乱,然后随机抽取两两配对,进行交叉.个人理解,仅供参考.

100个个体,交叉概率为0.1,并不代表交叉个体数为10个.这是一个概率问题.另外,交叉概率一般会取0.5-1这个范围内,0.1未免有点小.自适应的遗传算法,一般在迭代初期会有较大的交叉概率,越往迭代

就是模拟自然界遗传进化的一种智能算法,百度一下会比较清楚

funname是适值函数,它也是一个子函数,如果要求的cos(5*x)-sin(3*x)+10,对于给出的每一个x值,调用funname就会得出相应的y值.遗传算法的代码分为好几部分：decoding

与传统的优化相比,在求取符合运行要求的全局最优解时,遗传算法作为一种搜索的方法,已经成为成熟的具有良好收敛性、极高鲁棒性和广泛适用性的优化方法,很好的解决了电力系统的多变量、非线性、不连续、多约束的优

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国Michigan大学J.Hol

dima%(1to10)max=0:k=0fori=1to10a(i)=int(rnd*(99-10+1)+10)text1=text1&a(i)&space(2)ifa(i)>maxthenmax=

自适应滤波器的收敛速度在很大程度上取决于步长因子．当步长参数较大时,滤波器收敛到稳态需要迭代次数较少,但滤波效果比步长较小时差,而且均方误差的稳态值随着步长的变大而增大；但是当步长参数较小时,收敛速度

functionm_main()clearclcMax_gen=100;%运行代数pop_size=100;%种群大小chromsome=10;%染色体的长度pc=0.9;%交叉概率pm=0.25;%

functionret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体,用于随机初始化一个种群%lenchrominput:染色体长度%boundinput:变量的取值范围%ret

为了将目标问题离散化,方便计算机处理