遗传算法程序均匀交叉,变异操作

用matlab编写的遗传算法路径规划用matlab编写的遗传算法路径规划源码源码

遗传算法优化BP神经的简化程序，本资源包主要用于优化神经网络。程序分为几个子程序，在运行时记得保存好，主程序主意看好注释，可以很简单得算出神经网络的最优参数，得到一个比较理想的神经网络

遗传算法优化神经网络程序matlab

遗传算法分析代码，可以进行回归分析

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此程序为2011年研究生数学建模试题的解答。程序中用到了Floyd算法，遗传算法，很好的解决了该问题。

mtspf_ga.m是主函数，floyed  是计算任意两点最短路径的算法，myLength 是计算距离的函数，lujing是本例子中所需的数据，只需运行ceshide 即可完美解决“最佳灾情巡视路线问题”。

一个配送中心，需要向多个需求点提供服务，怎样使得在所行驶的路程最短的情况下走完所有的节点。代码清晰易读易懂，经过多次测试，绝对可以运行。

一种好的改进遗传算法function [opy,optimy]=GA(pt,gennum,psize)% 输入参数：% pt       m*n的加工时间矩阵（n是工件数目，m是机器数目）由已知给的T矩阵，可得n=100,m=10% gennum   迭代的次数（代数）% psize    种群的规模大小%输出参数：% opy       最优的Makespan值pc=0.9;%交叉因子pm=0.1;%变异因子[m,n]=size(pt);current_gen=1;%current_gen means the current generationnewgen=zeros(psize,n+1); %mewgen is the new generation of the populationnewgen(1:psize,1:n)=rand(psize,n);%主种群初始化，0-1之间的随机数 %Generalize the initial groupfather=zeros(2,n); %father is used to store the two genes for crossover and mutation avgen=zeros(1,gennum); %avgen is the matrix of the average of all the generationsoptimx=zeros(1,n);optimy=ones(1,gennum);%Generalize the initial groupfor i=1:psize    [Ya,pop(i,1:n)]=sort(newgen(i,1:n));%种群排序，实数编码转换为自然数编码 随机生成的0-1之间的小数进行排序然后取每个从小到大数对应的位置    newg

采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!