1樓：
/* 種群大小 */
#define popsize 50
double pc; /* 交叉概率 */double pm; /* 交換變異概率 */double pw; /* 反轉變異概率 */double pn; /* 新增概率 */pc=0.7;
pm=0.8;
pw = 0.3;
pn = 0.3;
迭代數，忘記了。我從5，到500都跑了一遍。對比了結果。
你可以選擇乙個覺得合適就行了
****************************************=
遺傳演算法的文獻很多。
你可以去google上面搜。或者去wikipedia上面找找最經典的文獻。其實很簡單。
引數的調整，可以用程式來自動尋找。比如迭代次數，我是把迭代次數從5，10，50，100，200，500這些都跑了一遍，最後選擇已經接近收斂的那個就行了。其實遺傳演算法因為是乙個通用演算法，所以肯定是比較慢的。
如果有heuristic演算法，一般都會比遺傳演算法收斂快很多。
2樓：匿名使用者
pc 0.4-0.9
pm 0.001-0.1
gene 100-500
n 20-100
matlab遺傳演算法工具箱函式的引數問題
3樓：匿名使用者
這個100在這裡是起到限定條件的作用。如果g1>0或者g2>0這種情況，就不進行計算了，直接給出誤差值100，這樣，g1>0或者g2>0這種情況基本上就排除了，因為誤差值非常高。這個數值可以改，改的比較大就可以了。
目的是把結果中的g1>0和g2>0情況去掉。
initialpopulation是第一代種群的意思，這個數值就是遺傳演算法起點的位置。這個值怎麼取沒有固定的說法，如果你想手動賦值而不是讓計算機自己生成， 那麼你需要建立乙個矩陣，行數等於populationsize，就是種群數量，列數等於輸入變數的數量，在你的例子中是2。
初始值的作用很大，越複雜的模型，對於初值的要求就越高。
matlab中遺傳演算法ga(fitnessfcn,nvars,a,b,aeq,beq)的目標函式內中變數的大小和引數是可變的怎麼實現？
4樓：匿名使用者
真巧，我在用遺傳演算法優化。ga是乙個封裝檔案，呼叫的話只需要在工作空間打上相應的引數就行了。例如[xv,fv]=ga(@fitness,0,30,50,100,0.
9,0.04,0.01)回車即可運算。
其中fitness是呼叫的另乙個m檔案函式
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