%用遗传算法进行简单函数的优化
clear
bn=22; %个体串长度
inn=50; %初始种群大小
gnmax=200; %最大代数
pc=0.75; %交叉概率
pm=0.05; %变异概率
%产生初始种群
s=round(rand(inn,bn));
%计算适应度,返回适应度f和累积概率p
[f,p]=objf(s);
gn=1;
while gn
2019-12-21 19:37:50
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美国北卡罗来纳大学的gaot遗传算法工具箱
使用方法：
1 将GAOT工具箱文件拷贝至Matlab文件夹下，具体路径视安装情况而定，例如：
C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox。
2 将GAOT工具箱路径加入Matlab文件路径之中。
流程为：File-->Set Path-->Add Folder。即，将C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot文件夹加入该路径系统中。
3 重新启动Matlab，运行即可。
4 一般情况下，会出现如下情况。
安装遗传工具箱后出现问题：Warning: Name is nonexistent or not a directory: \afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT
解决方案：
将C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot文件夹下的startup.m文件中的路径“\afs\eos\info\ie\ie589k_info\GAOT”改为goat当前所在的目录，“C:\program files\MATLAB\R2009a\toolbox\gaot”即可。
2019-12-21 19:37:06
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使用Matlab实现二进制编码方案的遗传算法，算法分为初始化init.m、编码encoding、解码decoding、交叉crossover、变异mutation、选择selection以及适应度函数的计算。该文件为编码算法
2019-12-21 19:27:47
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本算法是用matlab求解函数极值，程序的框架是遗传算法的框架，解决不同的问题时，稍微修改一下就行了，基本的框架是不变的。包含了源程序，算法说明，包括一份详细得报告，读者应该能比较容易的看懂。
2019-12-21 19:22:41
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