遗传算法函数优化二元一次函数

f=100*(x.^2-y).^2+(1-x).^2,遗传算法函数优化，二元一次函数参考，经运行，可实现，里面hanshuga2.m是遗传算法优化代码，tuxing2是函数图像代码

%********************************************************************遗传算法优化二元函数**
function[X]=hanshuga2  %M函数
clear all;close all;clc; %释放所有变量，关闭图形窗口，清除命令窗口
tic;%计时器开始计时
n=200;ger=200;pc=0.9;pm=0.05; %n是染色体的个数，ger是遗传的代数，pc是交叉概率  pm是变异概率
v=cadeia（n44000）;   %调用了后面的函数，产生n=100个染色体，每个染色体长度为44的二进制字符，v是100X44的矩阵
v1=v（:1:22）;
v2=v（:23:44）;
[NL]=size（v1）;%N是矩阵v的行数为100，L是矩阵v的列数为44
disp（sprintf（‘Number of generationgs: %d‘ger））;
disp（sprintf（‘Population size: %d‘N））;
disp（sprintf（‘Crossover probability: %.3f‘pc））;
disp（sprintf（‘Mutationg probability: %.3f‘pm））;


xmin=-2.048;xmax=2.048;%参数最小值，参数最大值
ymin=-2.048;ymax=2.048;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%画出待优化函数的三维网线图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x0=-2.048:0.08359:2.048;%以下四行是画三维曲面/网线图的数据准备
y0=-2.048:0.08359:2.048;
[X

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       5934  2018-06-13 16:18  函数二\hanshuga2.m

     文件        184  2018-06-13 16:15  函数二\tuxing2.m

     目录          0  2018-06-13 16:16  函数二

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