资源简介
在使用基本遗传算法的基础上做一些改进,可以在代码里修改是否选择改进方式以及选择常用测试函数的索引来更好地求得函数的最优值。
代码片段和文件信息
clc;
clear;
%%
%可修改选项
coded_format=1; %编码方式,0表示为二进制码,1表示为格雷码,2表示浮点数
flag_temperature=1; %模拟退火标志位,默认为1,取消模拟退火设为0
flag_selfadapt=1; %自适应标志位,默认为1,取消自适应设为0
function_mode=4; %选择测试函数,可选值有1234
%设置遗传算法参数(二进制码模式参考如下)
% mode_0 mode_1 mode_2 mode_3 mode_4
%交叉概率 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9
%变异概率 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1
%种群大小 20 20 30 30 20
%代数 50 50 100 50 50
%个体串位数 10 10 10 8 9
pc=0.9; %交叉概率
pm=0.1; %变异概率
population_size=20; %种群大小
generate_times=50; %代数
bitnum=9; %个体串位数
A=0.99; %退火速度
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