代码搜索：种群进化

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代码结果 1,664
热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m ga.m

function [f,x]=myga(num,bounds,Myfun,N,CP,P) %[f,x]=ga(num,bounds,fun,N,CP,P) %该遗传算法适用于： % 目标函数为求最大值，且解非负整数解 %bounds 边界约束 %Myfun 为目标函数 %num 初始种群数 %N 最大迭代次数
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txt gaforbp.txt

% 用GA训练BP网络的权值、阈值 tic, % 开始计时 [P,T,R,S1,S2,S]=nninit; % BP网络初始化 aa=ones(S,1)*[-1 1]; popu=60; % 初始种群个数 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval'); gen=700; % 遗传代数 [x endPop bPop trace]=ga(
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m sel.m

%“选择”操作 function seln=sel(s,p); inn=size(p,1); %从种群中选择两个个体 for i=1:2 r=rand; %产生一个随机数 prand=p-r; j=1; while prand(j)
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m ga.m

clear clc echo on GGAP=0.2;%代沟 XOVR=0.6;%交叉率 NVAR=20;%变量维数 MUTR=1/NVAR;%变异率 MAXGEN=60;%最大遗传代数(迭代次数) INSR=0.9;%插入率 SUBPOP=10;%子种群数 MIGR=0.2;%迁移率 MIGGEN=60;%每20代迁移个体 NIND=20;%个体数目 RANGE=[0
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txt test.txt

TSP问题的免疫遗传算法 开题报告 班级：计0202 姓名：皇甫大鹏 指导教师 ：李淑琴 一、综述 1、研究意义 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的 ...
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m changes.m

function [pops]=changes(cpop,bounds,len,p) %基因突变函数 %function [pops]=changes(pop,bounds,len,p) %pop 种群数目 %bounds 边界约束 %len 每个变量的编码长度 % 如len为[4 3 3];表示有三个变量，第一个变量的二进制编码
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m changes.m

function [pops]=changes(cpop,bounds,len,p) %基因突变函数 %function [pops]=changes(pop,bounds,len,p) %pop 种群数目 %bounds 边界约束 %len 每个变量的编码长度 % 如len为[4 3 3];表示有三个变量，第一个变量的二进制编码
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m changes.m

function [pops]=changes(cpop,bounds,len,p) %基因突变函数 %function [pops]=changes(pop,bounds,len,p) %pop 种群数目 %bounds 边界约束 %len 每个变量的编码长度 % 如len为[4 3 3];表示有三个变量，第一个变量的二进制编码
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asv initial.asv

%初始化函数 ant_n=50; city_n=30; NC=100; everbest=inf; %=================================== %第一种群数据 tobu_A(ant_n,city_n)=0; ph_table_A(city_n,city_n)=0; hu_table_A(city_n,city_n)=0; a_A=1.5; b_A
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m initial.m

%初始化函数 city_n=30; NC=100; everbest=inf; hu_table(city_n,city_n)=0; %=================================== %第一种群数据 ant_n_A=30; tobu_A(ant_n_A,city_n)=0; ph_table_A(city_n,city_n)=0; a_A=1; b_A
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