遗传算法中的种群数如何确定

基因交叉重组后不会形成新的种群,因为形成新种群需要产生生殖隔离,而你说的情况不会有生殖隔离的,只可能会产生新的性状,不算新种群.所以亲本和子代还是一个种群,所以父本也在种群中,希望对你有帮助~

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

你把邮箱留下,我给你发个我自己写的遗传算法求最大值的程序,没用遗传算法工具箱,在MATLABR2008a编译通过,你看看能用上吗.

我估计是某研究者自己定义的一种交叉方法,取名叫洗牌交叉.从字面上理解,应该是把要交叉个个体顺序打乱,然后随机抽取两两配对,进行交叉.个人理解,仅供参考.

一个非常简单的遗传算法源代码,是由DenisCormier(NorthCarolinaStateUniversity)开发的,SitaS.Raghavan(UniversityofNorthCarol

基本遗传算法是对交叉后的个体进行变异的,具体你可以看王小平的《遗传算法——理论、应用与软件实现》.但是事实上,很多人的改进遗传算法已经不遵循基本遗传算法的这种模式了,即变异是对种群中的所有个体按变异概

fit=@(x)x(1)^2+x(2)^2-16*x(1)-5*x(1)*x(2);options=gaoptimset('Generations',100,'PopulationSize',20,.

P应该是一个大小为n的数组,P(j)表示数组第j个元素；eps在matalab中叫做“浮点零”,也叫是matalab中的零值.用特殊的MATLAB数eps来代替在一个数组中的零元素,eps近似为2.2

就是精英保存策略,每一代个体中较好的一部分个体,不参与交叉和变异,直接保存到下一代.

粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.PSO和GA的相同点：(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟

我理解的是,在50个人中,随机选择两组人,每组10个人,对于每组的10个人按适应度进行排列,选择两组中适应度最好的两个个体作为母代进行两两交叉；然后再从剩下来的48个人中,随机选择两组人,每组10个人

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

myfun=@(x)x^2-1;[x,fval]=ga(myfun,1)Result1：x=0.0069fval=-1;介是一个example吧,你可以看看helpdocument,ga函数还有其它参

每代种群都要按交叉率和变异率来判断是否需要进行交叉和变异,一般情况下是先从种群中用选择方法选出部分个体,然后再按交叉率和变异率来判断是否进行交叉和变异.交叉率一般较大,接近1,变异率一般较小,小于0.

1.用xlsread('yourfile_name.xls')可读入excel文件中的数据.2.在目标函数年中,增加代码：if(条件)n=（表达式);elseif(条件）n=(表达式);...else

我有一个类似的代码,是用遗传算法求函数f=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值的matlab代码,你可以将该函数改成y=x*x即可.留下联系方式……

应该是再重插入吧,就变成以前的种群规模了,反正我是通过雷英杰的那本书改的,还不错,遗传出来了,建议你看懂他的程序直接改.

遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题.粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题.蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销

1.可以根据以适用值为基础的轮转法来选择优秀个体2.可以根据锦标赛法选择优秀个体3.可以通过精英选择方法选择优秀个体

不是概率问题吗/