将量子多宇宙的概念引入遗传算法，利用多个宇宙的并行搜索，增大搜索范围，利用宇宙之间的联合交叉，实现信息的交流，从而整体上提高了算法的搜索效率。

双感应遗传matlab代码遗传算法 什么是遗传算法 “遗传算法 (GA) 是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来解决有约束和无约束优化问题的方法。” 描述 遗传算法 (GA) 与 Matlab 在您的计算机上运行代码，并在 MatLab 环境中运行。 文件清单 -> 寻找最佳点的功能。 -> 此函数可帮助您将二进制字符串转换为双变量（ numbConv 的反函数）以进行交叉和其他操作。 -> 这是用于为函数的每个值分配权重的成本函数计算器。 -> 程序的主要方法。 当您准备好克隆存储库时运行此文件。 -> 将双变量转换为二进制值对应的位数会在过程中考虑。 规格和变量 pop -> 保存当前人口的变量。 x -> 考虑自变量的范围。 J -> 成本函数(Jx)值 numOfPop -> 算法考虑的人口数量。 您可以更改并查看操作中发生了什么（但它会消耗您的资源） min_variance -> 作为迭代终止的总体的最小方差。 通过减少这一点，您可以获得准确的最佳点，并且可能需要更多的迭代才能收敛。

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目前基于概率积分法求取地表移动预计参数的优化算法,如线性最小二乘法,具有易发散、易出现局部解、对初值要求较高、抗粗差干扰性弱等问题。遗传算法(Genetic Algorithm)是一种高效的全局寻优搜索方法,采用人工进化的方式对目标空间进行随机优化搜索。采用遗传算法,利用地表任意点的概率积分法数学模型编写了求取地表移动预计参数的程序,通过皖北某矿井的1013工作面的观测数据并结合地质采矿条件反演了地表移动预计参数,通过与传统的优化算法所求取的参数比较,证明了遗传算法反演结果的准确性和可靠性。

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MATLAB实现遗传算法优化计算，并且通过实例证明。仿真正确可行。

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