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遗传算法2的例子

[最大代数终止 或 适应度变化小于设定值终止,可解决带等式和不等式约束的问题]

说 明：

……………………………………需要修改的内容：

1.fitness_function.m 适应度函数，形式引入函数
2.subject_fitness_function.m 约束适应度函数，形式引入函数

%以上两个函数可解决带等式和不等式约束的问题，采用协同进化方式，在同一生存空间内的两个竞争对手此消彼长，两者以 相反的适应度方行评价，注意格式

3.max_confines.txt 需要优化的变量范围上限（每行一个，注意格式）
4.max_generation.txt 最大终止代数 （一般在50以上）
5.decimal_step.txt 变量的优化步长（由于是二进制编码，所以最终结果为十进制(decimal)）
6.min_confines.txt 需要优化的变量范围下限（每行一个，注意格式）
7.population.txt 种群数目 （一般在30以上）

% 本程序中交叉概率可自行调节

8.probability_crossover.txt 初始交叉概率 （一般在0.5以上）
9.probability_crossover_step.txt 交叉概率变化的步长
10.max_no_change_probability_crossover_generation.txt 交叉概率可到达的最大值
11.probability_mutation.txt 变异概率 (一般在0.001以下）
12.convergence_method.txt 收敛方法选择：1 为最大代数收敛； 
2 为最适应度值变化小于设定值时停止计算（此时交叉概率最好 也用可调节的） 
13.max_no_change_fitness_generation.txt 最大适应度不变化****代时停止计算
14.now_probability_crossover.txt 按收敛方法2计算终止时，交叉概率的大小
15.now_generation.txt 按收敛方法2计算终止时代数
16.deta_fitness_max.txt 最大适应度本身变化误差，用作用作终止条件，越小越精确
17.deta_fitness_max_min.txt 最大适应度与最小适应度值之间的误差，用作终止条件，越小越精确
……………………………………结果文件：
18.best_decimal_space.txt 最优十进制结果，按max_confines和min_confines的顺序对应
19.maxfitness.txt 最大适应度值
20.meanfitness.txt 几何平均适应度值
21.minfitness.txt 最小适应度值
22.best_binary_space.txt 最优二进制结果
……………………………………其它文件为中间操作函数
23.CODING.M 编码函数 
24.DECODING.M 解码函数
25.FITNESS.M 适应度函数，数值计算函数
26.Subject_fitness.m 约束适应度函数，数值计算函数
27.selection.m 选择算子
28.crossover.m 交叉算子
29.MUTATION.M 变异算子
30.SGA_pro.m 各部件函数的总装函数
31.sga_pro_demo.m 主程序