三个遗传算法代码与实例

【实例简介】三个遗传算法代码与实例

一共包含3个不同的代码实现方法与样例，是很好的学习样例

【实例截图】

【核心代码】

%计算适应度：（该函数应该根据具体问题进行修改，这里优化的函数是前述的一维函数）
%计算种群个体适应度，对不同的优化目标，此处需要改写
%pop_size: 种群大小
%chromo_size: 染色体长度

function fitness(pop_size, chromo_size)
global fitness_value;
global pop;
global G;
for i=1:pop_size
    fitness_value(i) = 0.;    %将变量清零
end

for i=1:pop_size
    for j=1:chromo_size
        if pop(i,j) == 1
            fitness_value(i) = fitness_value(i) 2^(j-1);
        end        
    end
     fitness_value(i) = -1 fitness_value(i)*(3.-(-1.))/(2^chromo_size-1);
     fitness_value(i) = -(fitness_value(i)-1).^2 4;
end

clear i;
clear j;

.
├── 好例子网_遗传算法代码与实例.zip
└── 遗传算法代码与实例
    └── 遗传算法代码与实例
        ├── 算法实例1
        │   ├── GeneticAlgorithm.m
        │   ├── crossover.m
        │   ├── fitness.m
        │   ├── hand.jpg
        │   ├── initilize.m
        │   ├── mutation.m
        │   ├── plotGA.m
        │   ├── rank.m
        │   ├── run_ga.m
        │   └── selection.m
        ├── 算法实例2
        │   ├── 000.bmp
        │   ├── 001.bmp
        │   ├── 002.bmp
        │   ├── 003.bmp
        │   ├── 004.bmp
        │   ├── 005.bmp
        │   ├── 006.bmp
        │   ├── 007.bmp
        │   ├── 008.bmp
        │   ├── 009.bmp
        │   ├── 010.bmp
        │   ├── 011.bmp
        │   ├── 012.bmp
        │   ├── 013.bmp
        │   ├── 014.bmp
        │   ├── 015.bmp
        │   ├── 016.bmp
        │   ├── 017.bmp
        │   ├── 018.bmp
        │   ├── GeneticAlgorithm.m
        │   ├── compare.m
        │   ├── crossover.m
        │   ├── fitness.m
        │   ├── icic.m
        │   ├── initilize.m
        │   ├── ioc.fig
        │   ├── ioc2.bmp
        │   ├── ioc2.fig
        │   ├── lastone.mat
        │   ├── matlab.mat
        │   ├── mutation.m
        │   ├── plotGA.m
        │   ├── point.m
        │   ├── rank.m
        │   ├── run_ga.m
        │   ├── selection.m
        │   ├── tzf.m
        │   ├── ycl.m
        │   ├── 结果.fig
        │   ├── 最优结果.bmp
        │   └── 不收敛的遗传算法.fig
        └── 算法实例3
            ├── exchange.m
            ├── fit.m
            ├── geneticTSP.m
            ├── intercross.m
            ├── myLength.m
            └── run_ga3.m

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