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yulun9988        

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  • TA的每日心情
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    [LV.6]常住居民II

    自我介绍
    运用遗传算法

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    1#
    发表于 2014-1-14 00:39 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    %源函数的matlab代码
    # V2 m, {) p4 o4 x5 z  g* O      function [eval]=f(sol)% K5 k& l9 J8 {  D) i
            numv=size(sol,2);* F6 Y/ ~% K+ N3 {* F
            x=sol(1:numv);: j- J' k  D: c. @4 G; v
            eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
    " C+ \; q& g3 ]% K, o0 E3 a* [7 t  %适应度函数的matlab代码
    # f( D% N1 }( @0 ~! ?! F      function [sol,eval]=fitness(sol,options)+ V$ m7 B  b9 _% q" U1 u: w
            numv=size(sol,2)-1;
    % r, P& @, x+ [& T' L' Z        x=sol(1:numv);
    . ^4 C' a0 o5 u4 Y% R6 E# z        eval=f(x);
    , I% g* C: D4 R; x# W        eval=-eval;6 p# o5 k' B; G0 j0 ]. a5 x$ P- H
      %遗传算法的matlab代码- Q# e# _- V$ W1 [9 A
          bounds=ones(2,1)*[-5 5];
      N' T( I$ C* a% @      [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
    0 t& A" l8 D& ^5 I, V7 M*************************************************, Q4 G7 D# Q) @* R+ g* S% P
    bounds=ones(2,1)*[-5 5];* w( f1 u6 h6 m: H
          [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
    ( x+ X6 V. g( G/ |7 e+ w! P+ FError using ga (line 276)
    ! G. v4 T) C. X0 h' rFitness function must be a function handle./ F. h3 U$ t' y0 y7 p+ @/ A$ `
    1 w$ S' ]. M+ g% ?5 F. {5 Q2 j

    " l3 W( s7 Y4 \# w4 R9 i0 x
    zan
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