遗传算法基本，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程,下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。

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遗传算法matlab初始化代码肌动蛋白 该存储库包含在 INFORMS Journal on Computing 上发表的题为“Integrating Individual and Aggregate Diversity in Top-N Recommendation”的论文中使用的源代码和数据集信息。 “Diversity3.m”：运行算法的主要脚本。 算法的参数应该在代码的前导中设置。 “mathProgFunc.m”：算法的数学编程部分。 为了运行代码 Gurobi 必须在计算机中安装并激活 Matlab 界面。 安装下面的实现后，可以使用代码第一行中的标志变量“isHungarian”激活 Bertsekas 的拍卖算法。 () “multioptions1.mat”：遗传算法的Matlab实现的选项文件。 “InputData.mat”：一个包含 100 个项目和 50 个用户的小样本数据集，由两个矩阵 dist（项目-项目距离矩阵）和 ratings_preds（用户-项目评分预测）组成。 为了在不同的数据集上运行算法，应该使用适当的矩阵更新 InputData.mat 文

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