代码搜索：种群进化
找到约 1,664 项符合「种群进化」的源代码
代码结果 1,664
www.eeworm.com/read/438045/7737386
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
www.eeworm.com/read/397842/7806394
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
www.eeworm.com/read/398934/7908760
m fitness.m
function [y z]=fitness(chrom,traindata1,testdata1)
[m n]=size(chrom);%m是一个染色体的长度，n是种群的大小，即有几个染色体
y=[];z=[];
chrom1=zhuanhua(chrom);
for i=1:n
h=find(chrom1(:,i)==1);
traindata=traindata1
www.eeworm.com/read/198334/7940028
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
www.eeworm.com/read/198216/7947119
m gafault.m
% 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(aa,'gab
www.eeworm.com/read/397839/8019689
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
www.eeworm.com/read/332150/12776101
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
www.eeworm.com/read/329798/12932234
m myresult.m
%结果统计函数
%result.m
figure(3);
plot(eval_ave);
legend('种群均值的变化')
%作出每代遗传得到的优值图
figure(4)
gg = 1:1:G;
plot(gg,eval_best);
legend('解的变化')
best1=0;
best2=0;
for j=1:bits
if best_indiv
www.eeworm.com/read/242546/12999335
m fitness2.m
function Fitness=FITNESS(x,FARM,e,q,w)
%% 适应度函数
% 输入参数列表
% x 决策变量构成的4×50的0-1矩阵
% FARM 细胞结构存储的当前种群，它包含了个体x
% e 4×50的系数矩阵
% q 4×50的系数矩阵
% w 1×50的系数矩阵
%%
ga