遗传算法程序均匀交叉,变异操作

遗传算法优化神经网络程序matlab

毕业设计的代码，是使用java语言来实现的，是用遗传算法来求解迷宫问题，其中代码有详细的注释

遗传算法（Genetic Algorithm）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 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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

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。

遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形 中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非 常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。

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!

遗传算法分析代码，可以进行回归分析

一个基于遗传算法求解旅行商问题的MATLAB程序，里面注释很清楚，可以运行，而且能够有实时更新显示。

%初始化参数 %注：popsize=200,MaxGeneration=100,约跑2分钟。若不要求太精确，可减少循环次数。pointnumber=11;                            %节点个数Popsize=200;                               %种群规模，只能取偶数（因67行的循环）MaxGeneration=100;                         %最大代数Pc=0.8;Pm=0.3;                             %交叉概率和变异概率A=[0 2 8 1 50 50 50 50 50 50 50    2 0 6 50 1 50 50 50 50 50 50    8 6 0 7 50 1 50 50 50 50 50    1 50 7 0 50 50 9 50 50 50 50    50 1 50 50 0 3 50 2 50 50 50    50 50 1 50 3 0 4 50 6 50 50    50 50 50 9 50 4 0 50 50 1 50    50 50 50 50 2 50 50 0 7 50 9    50 50 50 50 50 6 50 7 0 1