文件名称:genetic-algorithm
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [Matlab] [源码]
- 上传时间：
- 2012-11-26
- 文件大小：
- 3kb
- 下载次数：
- 0次
- 提 供 者：
- 王*
- 相关连接：
- 无
- 下载说明：
- 别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
介绍说明－－下载内容均来自于网络，请自行研究使用
自然计算中遗传算法的各个程序，matlab环境下开发的源代码。best.m 求种群中适应度最大的值
calfitvalue.m 计算每个个体的适应度
calobjvalue.m 适应度函数
crossover.m 交叉变换
decodebinary.m 将二进制数转换成十进制数
decodechrom.m 将二进制数转换成十进制数
initpop.m 产生初始种群
mutation.m 变异
selection.m 选择合适的个体进行复制
main.m 主函数
-Nature of each genetic algorithm calculation procedures, matlab environment with source code. best.m find the largest population in the fitness value of calfitvalue.m calculated for each individual' s fitness calobjvalue.m fitness function crossover.m cross-conversion decodebinary.m Converts a binary number into decimal number decodechrom.m Converts a binary number into decimal number initpop.m generate initial population mutation.m variation selection.m select the appropriate individual to copy main.m primary function
calfitvalue.m 计算每个个体的适应度
calobjvalue.m 适应度函数
crossover.m 交叉变换
decodebinary.m 将二进制数转换成十进制数
decodechrom.m 将二进制数转换成十进制数
initpop.m 产生初始种群
mutation.m 变异
selection.m 选择合适的个体进行复制
main.m 主函数
-Nature of each genetic algorithm calculation procedures, matlab environment with source code. best.m find the largest population in the fitness value of calfitvalue.m calculated for each individual' s fitness calobjvalue.m fitness function crossover.m cross-conversion decodebinary.m Converts a binary number into decimal number decodechrom.m Converts a binary number into decimal number initpop.m generate initial population mutation.m variation selection.m select the appropriate individual to copy main.m primary function
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新建文件夹\best.m
..........\calfitvalue.m
..........\calobjvalue.m
..........\crossover.m
..........\decodebinary.m
..........\decodechrom.m
..........\initpop.m
..........\main.m
..........\mutation.m
..........\selection.m
新建文件夹
..........\calfitvalue.m
..........\calobjvalue.m
..........\crossover.m
..........\decodebinary.m
..........\decodechrom.m
..........\initpop.m
..........\main.m
..........\mutation.m
..........\selection.m
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