資源簡介
在使用基本遺傳算法的基礎上做一些改進，可以在代碼里修改是否選擇改進方式以及選擇常用測試函數的索引來更好地求得函數的最優值。
代碼片段和文件信息
clc;
clear;
%%
%可修改選項
coded_format=1;?????????%編碼方式，0表示為二進制碼，1表示為格雷碼，2表示浮點數
flag_temperature=1;?????%模擬退火標志位，默認為1，取消模擬退火設為0
flag_selfadapt=1;???????%自適應標志位，默認為1，取消自適應設為0
function_mode=4;????????%選擇測試函數，可選值有1234
%設置遺傳算法參數（二進制碼模式參考如下）?
%??????????mode_0?mode_1?mode_2?mode_3?mode_4?
%交叉概率???0.9????0.9????0.9????0.9???0.9
%變異概率???0.1????0.1????0.1????0.1???0.1
%種群大小???20?????20?????30?????30????20
%代數???????50?????50?????100????50????50
%個體串位數?10?????10?????10?????8?????9
pc=0.9;?????????????????????????????????????%交叉概率
pm=0.1;?????????????????????????????????????%變異概率
population_size=20;?????????????????????????%種群大小
generate_times=50;??????????????????????????%代數
bitnum=9;???????????????????????????????????%個體串位數
A=0.99;?????????????????????????????????????%退火速度- 上一篇：車牌識別系統完整畢業論文
- 下一篇：蟻群算法解決旅行問題的 Matlab源碼絕對可用
評論
共有 條評論