crossover.m

这是一个遗传算法中所目标优化的问题

%function popnew=crossover(pop,pcro,n,length)
function popnew=crossover(pop,gen,N,n,length1,length2)
%交叉函数
%pcro为交叉概率
k=1;
i=0;
while (k<=n)
    rk=rand();
    if rk<0.7-(0.3*gen)./N;
   % if rk<pcro
       b(i+1)=k;
       i=i+1;
    end
    k=k+1;
    if i==2
       pos=fix(rand()*16)+1; %随机产生交叉点
       for i=pos:(length1+length2)
           c=pop(b(1),i);
           pop(b(1),i)=pop(b(2),i); %对交叉点之后的编码进行交换
           pop(b(2),i)=c;
       end
       i=0;
    end
end
popnew=pop;