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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    %源函数的matlab代码% D1 C- H2 u- n- `7 _( ]. ~. q1 O
          function [eval]=f(sol)9 P+ t% |2 ~' S2 W8 C
            numv=size(sol,2);1 }9 C# p  a' Z4 C" R
            x=sol(1:numv);
    2 P: n* Y3 W: x# ^        eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;2 J# g: ?9 Z# ^
      %适应度函数的matlab代码' D( w6 e9 F1 k" _) Z4 Y
          function [sol,eval]=fitness(sol,options)
    5 [- P9 r  p  K7 y9 o/ ]7 Q) T- I        numv=size(sol,2)-1;
    # m2 H! J4 V1 g        x=sol(1:numv);
    ; z5 F2 w* u0 u: U* Q        eval=f(x);
    ) I/ ?' y/ R  Z+ [/ p2 d! E        eval=-eval;6 Y' [/ |6 V+ ]8 F( ^' ]0 r$ L
      %遗传算法的matlab代码6 O& `. _  I' n, p$ w) y% t
          bounds=ones(2,1)*[-5 5];$ K" G/ [% B8 S* p& r
          [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
    9 J- Z2 O% L& T6 m*************************************************
    8 }) c. j( z; }2 g bounds=ones(2,1)*[-5 5];
    3 x& ?- b4 I0 r- H$ N+ }1 N      [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
    / q/ K  k4 |& _$ n! t/ GError using ga (line 276)* |& @. f& d! D7 J/ j) M! p6 s2 O- m
    Fitness function must be a function handle.! D& t" m, z/ [  U6 a* c8 |0 G9 s9 e
    - b' r7 p; X7 T* G% f9 ?* M7 I
    # f6 i2 W- D& c
    zan
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