遗传算法函数中的适应度函数句柄
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/30 23:42:36
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
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
functionresult=fitness(X)sum1=34584;sum2=8451.3;sum3=5672.1;sum1=sum1-X(1)*(443.15-X(2))/(X(3)+443.1
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
trigFun=@sin;plot(trigFun(-pi:0.01:pi))%语句1%>>trigFun{1}=@sin;trigFun{2}=@cos;holdon;plot(trigFun{1}
实数编码?帮你顶了,没用过,二进制,格雷码还用过.
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
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
这些函数,文献中应该提到的.因为它们并不是常见的函数.可根据字面意思,猜测一下.
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
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0也就是,粒子的适应度值)再问:那比如说我做水库调度问题,
哈哈哈,搞笑,一楼的回答原封不动地Copy了我之前在另外一个问题的答案,详细见参考资料:M越大F就越大那是正常的,因为是对不满足约束的惩罚.如果你的个体都是可行解,那么F就等于f了.对了,你是不是在遗