代码搜索：selection
找到约 9,869 项符合「selection」的源代码
代码结果 9,869
www.eeworm.com/read/154814/11925020
asv selection.asv
% 2.4 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1）在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2）产生 {0,1} 的随机数 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3）求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被
www.eeworm.com/read/154810/11925154
m selection.m
% 2.4 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1）在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2）产生 {0,1} 的随机数 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3）求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被
www.eeworm.com/read/154810/11925173
asv selection.asv
% 2.4 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1）在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2）产生 {0,1} 的随机数 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3）求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被
www.eeworm.com/read/343735/11931118
m selection.m
function New_G=selection(G,F,G_Num)
for i=1:G_Num
r=rand*sum(F);
add_temp=0;
j=1;
while (add_temp
www.eeworm.com/read/256954/11963174
m selection.m
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
global popsize;
fitvalue=hjjsort(fitvalue);
totalfit=sum(fitvalue); %求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalu
www.eeworm.com/read/255210/12095232
m selection.m
% The select oprator function
% function new_pop=select(pop,ada)
ada_sum=0;
ada_temp=0;
r=0;
i=0;j=0;
for i=1:40
ada_sum=ada_sum+adapt(i);
end
for i=1:39 %选择39次，最后一个个体留给历代最优解
www.eeworm.com/read/255210/12095262
asv selection.asv
% The select oprator function
% function new_pop=select(pop,ada)
ada_sum=0
ada_temp=0;
r=0;
i=0;j=0;
for i=1:40
ada_sum=ada_sum+adapt(i);
end
for i=1:39 %选择39次，最后一个个体留给历代最优解
www.eeworm.com/read/341226/12098090
m selection.m
function [Ps]=Selection(P0,Fit0)
% 比例选择操作，
% input:
% P0 --- 初始种群
% Fit0 --- 初始种群适应度值
% output:
% Ps --- 选择后的种群
%----------------------------------------------------
www.eeworm.com/read/152326/12121096
m selection.m
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
global popsize;
fitvalue=hjjsort(fitvalue);
totalfit=sum(fitvalue); %求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalu