function[xvfv]=GA（fitnessabNPNGpcpmeps）
%待優化的目標函數:fitness
%自變量下界:a
%自變量上界:b
%種群個體數:NP
%最大進化代數:NG
%雜交概率:pc
%自變量概率:pm
%自變量離散精度:eps
%目標函數取最大值時的自變量值：xm
%目標函數的最大值:fv
L=ceil（log2（（b-a）/eps+1））;???%根據離散精度，確定二進制編碼需要的碼長
x=zeros（NPL）;
for?i=1:NP
????x（i:）=Initial（L）;%種群初始化
????fx（i）=fitness（Dec（abx（i:）L））;??%個體適應值
end
for?k=1:NG
????sumfx=sum（fx）;???%所有個體適應值之和
????px=fx/sumfx;???%所有個體適應值的平均值
????ppx=0;
????ppx（1）=px（1）;
????for?i=2:NP??????%用于輪盤賭策略的累加
????????ppx（i）=ppx（i-1）+px（i）;
????end
????for?i=1:NP
????????sita=rand（）;
????????for?n=1:NP
????????????if?sita<=ppx（n）
????????????????SelFather=n;??%根據輪盤賭策略確定的父親
????????????????break;
????????????end
????????end
????????Selmother=floor（rand（）*（NP-1））+1;??%隨機選擇母親
????????posCut=floor（rand（）*（L-2））+1;???%隨機選擇交叉點
????????r1=rand（）;
????????if?r1<=pc???????????????????????%交叉??????????
????????????nx（i1:posCut）=x（SelFather1:posCut）;
????????????nx（i（posCut+1）:L）=x（Selmother（posCut+1）:L）;
????????????r2=rand（）;
????????????if?r2<=pm????%變異
????????????????posMut=round（rand（）*（L-1）+1）;
????????????????nx（iposMut）=~nx（iposMut）;
????????????end
????????else
????????????nx（i:）=x（SelFather:）;
????????end
????end
????x=nx;
????for?i=1:NP
????????fx（i）=fitness（Dec（abx（i:）L））;%子代適應值
????end
end
fv=-inf;
for?i=1:NP
????fitx=fitness（Dec（abx（i:）L））;
????if?fitx>fv
????????????fv=fitx;???????%取個體中的最好值作為最終結果
????????????xv=Dec（abx（i:）L）;
????????end
????end
????function?result=Initial（length）???%初始化函數
????for?i=1:length
????????r=rand（）;
????????result（i）=round（r）;
????end
????????function?y=Dec（abxL）??%二進制編碼轉換為十進制編碼
????????????base=2.^（（L-1）:-1:0）;
????????????y=dot（basex）;
????????????y=a+y*（b-a）/（2^L-1）;
????????????%[xvfv]=GA（@fitness030501000.90.040.01）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2021??2013-09-12?21:03??GA.m

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????2021????????????????????1