文件名称:youhua1
介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用
遗传算法的电机优化程序,个人专门编写的,对于初学者来说,可以借鉴-function youhua1()
遗传算法
n-- 种群规模
ger-- 迭代次数
pc--- 交叉概率
pm-- 变异概率
v-- 初始种群(规模为n)
f-- 目标函数值
fit-- 适应度向量
vx-- 最优适应度值向量
vmfit-- 平均适应度值向量
clear all
close all
clc 清屏
tic 计时器开始计时
n=20 ger=100 pc=0.9 pm=0.1 初始化参数
生成初始种群
v=init_population(n,44) 得到初始种群,22串长,生成20*22的0-1矩阵
[N,L]=size(v) 得到初始规模行,列
disp(sprintf( Number of generations: d ,ger))
disp(sprintf( Population size: d ,N))
disp(sprintf( Crossover probability: .3f ,pc))
disp(sprintf( Mutation probability: .3f ,pm)) sprintf可以控制输出格式
待优化问题
遗传算法
n-- 种群规模
ger-- 迭代次数
pc--- 交叉概率
pm-- 变异概率
v-- 初始种群(规模为n)
f-- 目标函数值
fit-- 适应度向量
vx-- 最优适应度值向量
vmfit-- 平均适应度值向量
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clc 清屏
tic 计时器开始计时
n=20 ger=100 pc=0.9 pm=0.1 初始化参数
生成初始种群
v=init_population(n,44) 得到初始种群,22串长,生成20*22的0-1矩阵
[N,L]=size(v) 得到初始规模行,列
disp(sprintf( Number of generations: d ,ger))
disp(sprintf( Population size: d ,N))
disp(sprintf( Crossover probability: .3f ,pc))
disp(sprintf( Mutation probability: .3f ,pm)) sprintf可以控制输出格式
待优化问题
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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