遗传算法两个目标函数怎么建适应度函数-搜答案-拍题作业网

如果变量取值为自然数,即不是连续取值,8位二进制够了,其实7位就行了.如果变量不是取自然数,而是连续取值,8位二进制就少了,量化误差太大.还有,变异概率貌似太大了点.

X1X2要先转成二进制编码,然后取随机数,从X1X2中,按这个随机数指定的位置开始交换数据,然后转回十进制.染色体还需要拆开吗?求最大值:len=length(fit);max=fit(1);posi

如果你的函数是求maxf(x)的问题,要编程求最小值问题,那么你需要对这个函数取负值求最小值即可举例来说：求max(z)=ax+bx^2等同于求min(z)=-(ax+bx^2)-----------

先用函数num2str将二进制串转化为字符型,再用函数bin2dec将二进制字符串转化为十进制数据

难道你说的是真实的帕累托曲线（面）?如果是求目标函数的真实帕累托曲线（面）的话只能用数学方法求解.不太明白你的意思

如果没有其他约束条件,直接用ga求>> fi=inline('-2.113-0.1326*x(1)+10.49*x(2)+0.1505*x(1)^2-2.924*x(1)

求高手帮忙一下,正常情况下,求最大值的,适应度要转化为越小越好,其中有一个方法就是在目标函数前加个负号.或者用1除.

你这种情况应该用实数编码（四个编码分别为a,b,c,d）,交叉计算的时候比如aba与bcd的子染色体为aca、bbd（在第二个基因为上交叉）.至于“使得子代染色体群平均适应度比初始染色体高”的话就要看

不可以的,没有目标函数怎样得出适应度值?

functionresult=fitness(X)sum1=34584;sum2=8451.3;sum3=5672.1;sum1=sum1-X(1)*(443.15-X(2))/(X(3)+443.1

每一个个体值在代码中肯定是用一个变量或其他来存储的,只要把这个变量保存起来就可以看到了.看你用什么代码了,用C语言或者Matlab都可以将每一代每一个个体的适应度值呈现出来,或者存到txt文档里.再问

正常情况下,求最大值的,适应度要转化为越小越好,其中有一个方法就是在目标函数前加个负号.或者用1除.

x可以作为遗传算法的决策变量x.^2-64可以作为遗传算法的适应度函数如果使用工具箱,可以把bound设置的稍微大一些,具体问题具体设置就行针对这个题,并没有

给你举个例子吧,比如目标函数是f(x)=x1+x2,matlab中就写为：functionf=fitness(x)f=x(1)+x(2);函数输出f,这个你可以随便定义,只是给名字而已函数名称fitn

这个函数取决于你想要什么样的后代个体.没有固定函数,依问题而定

目标函数就是你希望得到的优化结果,比如函数最大值或者最小值.而适应度函数是为了计算个体的适配值.适配值是非负的,而且要求适配值越大则该个体越优越.而目标函数则有正有负,它们之间关系多种多样,比如求最小

可不可以这样.目标函数设置为一个含两个数的数组,传递一个数组就可以了.再问：传递数组有什么用~要运用数组计算的结果才行~~

适应度函数跟想要实现什么功能有关,把粒子对应成你问题的候选解,适应度函数用来评价给出的这个候选解（粒子）的好坏（好坏的评价标准需要一个量化指标,也就是,粒子的适应度值）再问：还是不是很懂，有没有一个例

我有fortran的代码,需要吗?再问：要呀再答：明天下午给你发。再问：谢谢，metlab的有吗

换种方法研究,利用遗传算法,可以直接利用其自带的工具箱,方便简单