遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往 做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低. 蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全 局搜索能力. 但初期信息素匮乏，求解速度慢. 算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用 蚂蚁算法求精确解，优势互补. 仿真表明取得了非常好的效果

matlab最简单的代码 Genetic-Algorithm 遗传算法的Matlab实现，包含两个简单的例子 两个例子的代码的主要区别在CalFitness.m和PlotModel.m中，其余的通用。 第一个例子，求解z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，CalFitness.m和PlotModel.m中对应的都是注释部分 第二个例子，给出了一系列点，利用欧式距离公式min d=\sum_{i=1}^{10}\sqrt{(x_0-x_i)^2+(y_0-y_i)^2}求解一系列点中的某个点，这个点到其余所有点的距离最小,直接运行就是这个问题的解。 序号 x y 1 1.4 3.6 2 2.7 0.1 3 1.5 6.9 4 4.6 3.6 5 5.2 1.2 6 5.6 2.7 7 8.2 3.5 8 3.8 2.1 9 4.6 2.9 10 8.7 3.3

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