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简单遗传算法matlab文件?虻ヒ糯惴╩atlab文件

SGA（Simple Genetic Algorithm）是一种强大的智能多变量优化算法，它模仿种群繁殖规律来进行
优化。
本SGA可以优化变量，求最小值,最大值（当把函数倒数也就求最小值啦）
并且支持浮点编码，grey编码，二进制编码；轮赌法选择，锦标赛选择；单点交叉，均布交叉，浮点交叉；
单点变异，浮点变异；
调用时


SGA很简单不能很好解决问题，如果需要其他版本的可以和我联系。
if you get some problems,you can email to me
and if you want other advanced algorithm,i can contribute them.
everyday i can response to u.
[e-mail]
[e-mail]
qq:10901831
Xi Huabin（席华彬）

si vous avons quelquels problèmes,vous pouvez me donner votre Emails;
je peux recevoir Emails tous les jours,
et si vous voulez les nouvelles versions,pas problème!je vous les donne;
  

环境：MATLAB6.5+ToolBox

使用说明：
1，首先在TestGA.m文件
修改参数
例一
GAPara.MaxGen   =100;
                              % maximum generation
GAPara.SizePop  =200;
                              % size of population 
GAPara.StrAimFcn='AimFcn';
                              % this is function of counting fitness
GAPara.CodeFcn  ='float';
                              % method of coding， you can choose 'float';'grey';'binary' 
GAPara.SelectFcn='roulette';
                              % method of select  you can choose 'tournament';'roulette'
GAPara.CrossFcn ='float';
                              % method of crossover 
GAPara.PCross   =[0.7];
                              % probablity of crossover,between 0 and 1
GAPara.MutationFcn='float';
                              % method of mutation
GAPara.PMutation=[0.01];
                              % probability of mutation,between 0 and 1 
GAPara.LenChrom =[1 1];
                              % length of bit of every varible
GAPara.Bound    =[-10 10;-10 10];
                              % bounary of every variable

选择了浮点编码，tournament选择，浮点交叉，浮点变异。
注：采用浮点编码时，以后的交叉，变异只能是浮点，且lenchrom向量中都为1，向量长度为待优化变量个数。
bound为各个变量的范围


例二
GAPara.MaxGen   =100;
                              % maximum generation
GAPara.SizePop  =200;
                              % size of population 
GAPara.StrAimFcn='AimFcn';
                              % this is function of counting fitness
GAPara.CodeFcn  ='binary';
                              % method of coding， you can choose 'float';'grey';'binary' 
GAPara.SelectFcn='tournament';
                              % method of select  you can choose 'tournament';'roulette'
GAPara.CrossFcn ='uniform';
                              % method of crossover 
GAPara.PCross   =[0.7];
                              % probablity of crossover,between 0 and 1
GAPara.MutationFcn='simple';
                              % method of mutation
GAPara.PMutation=[0.01];
                              % probability of mutation,between 0 and 1 
GAPara.LenChrom =[10 10];
                              % length of bit of every varible
GAPara.Bound    =[-10 10;-10 10];
                              % bounary of every variable
选择了二进制编码，tournament选择，均布交叉，单点变异。
注：采用二进制编码和grey编码时，交叉方法只能是simple，uniform，变异方法只能是simple
lenchrom向量中表示变量表示成二进制的位数。

例三
GAPara.MaxGen   =100;
                              % maximum generation
GAPara.SizePop  =200;
                              % size of population 
GAPara.StrAimFcn='AimFcn';
                              % this is function of counting fitness
GAPara.CodeFcn  ='grey';
                              % method of coding， you can choose 'float';'grey';'binary' 
GAPara.SelectFcn='roulette';
                              % method of select  you can choose 'tournament';'roulette'
GAPara.CrossFcn ='uniform';
                              % method of crossover 
GAPara.PCross   =[0.7];
                              % probablity of crossover,between 0 and 1
GAPara.MutationFcn='simple';
                              % method of mutation
GAPara.PMutation=[0.01];
                              % probability of mutation,between 0 and 1 
GAPara.LenChrom =[10 10];
                              % length of bit of every varible
GAPara.Bound    =[-10 10;-10 10];
                              % bounary of every variable
选择了grey编码，roulette选择，均布交叉，单点变异。

2，然后在AimFcn.m中给出目标函数
目标函数名可以自己定，例如aim（x），参数只能是x，它是向量啦。
象u=x+y+z等函数，就用x(1),x(2),x(3)表示x,y,z 啦。

3,运行TestGA.m文件就可以了。