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遗传算法代码（matlab遗传算法代码检查错误
总的调用入口代码如下?viewplain?copy#?.?coding:utf-?.??import?matplotlib.pyplot?as?plt??import?math??from?calobjValue?import?calobjValue??from?calfitValue?import?calfitValue??from?selection?import?selection??from?crossover?import?crossover??from?mutation?import?mutation??from?best?import?best??from?geneEncoding?import?geneEncoding??print?’y?=??*?math.sin(?*?x)?+??*?math.cos(?*?x)’??#?计算进制序列代表的数值??def?bd(b,?max_value,?chrom_length):??t?=???for?j?in?range(len(b)):??t?+=?b?*?(math.pow(,?j))??t?=三星note2水货(适合男生的手机)?t?*?max_value?/?(math.pow(,?chrom_length)?-?)??return?t??pop_size?=???????#?种群数量??max_value?=???????#?基因中允许出现的最大值??chrom_length?=????????#?染色体长度??pc?=?.????????????#?交配概率??pm?=?.???????????#?变异概率??results?=???????#?存储每一代的最优解,并且要对基因序列进行初始化?viewplain?copypop_size?=???????#?种群数量??max_value?=???????#?基因中允许出现的最大值??chrom_length?=????????#?染色体长度??pc?=?.????????????#?交配概率??pm?=?.???????????#?变异概率??results?=???????#?存储每一代的最优解,N个二元组??fit_value?=???????#?个体适应度??fit_mean?=????????#?平均适应度??#?pop?=???pop?=?geneEncoding(pop_size,?chrom_length)??for?i?in?range(pop_size):??obj_value?=?calobjValue(pop,?chrom_length,?max_value)????????#?个体评价??fit_value?=?calfitValue(obj_value)??????#?淘汰??best_individual,?best_fit?=?best(pop,?fit_value)????????#?第一个存储最优的解,?第二个存储最优基因??results.append()??selection(pop,?fit_value)???????#?新种群复制??crossover(pop,?pc)??????#?交配??mutation(pop,?pm)???????#?变异??results?=?results??results.sort()??X?=???Y?=???for?i?in?range():??X.append(i)??t?=?results??Y.append(t)??plt.plot(X,?Y)??plt.show()??最后调用了一下matplotlib包,具体的代码如下?viewplain?copy#?.?coding:utf-?.??#?选择??import?random??def?sum(fit_value):??total?=???for?i?in?range(len(fit_value)):??total?+=?fit_value??return?total??def?cumsum(fit_value):??for?i?in?range(len(fit_value)-,?-,?-):??t?=???j?=???while(j?《=?i):??t?+=?fit_value??j?+=???fit_value?=?t??fit_value?=???def?selection(pop,?fit_value):??newfit_value?=???#?适应度总和??total_fit?=?sum(fit_value)??for?i?in?range(len(fit_value)):??newfit_value.append(fit_value?/?total_fit)??#?计算累计概率??cumsum(newfit_value)??ms?=???pop_len?=?len(pop)??for?i?in?range(pop_len):??ms.append(random.random())??ms.sort()??fitin?=???newin?=???newpop?=?pop??#?转轮盘选择法??while?newin?《?pop_len:??if(ms):??newpop??newin?=?newin?+???else:??fitin?=?fitin?+???pop?=?newpop??以上代码主要进行了个操作,只不过改变的方式不一样交配：?viewplain?copy#?.?coding:utf-?.??#?交配??import?random??def?crossover(pop,?pc):??pop_len?=?len(pop)??for?i?in?range(pop_len?-?):??if(random.random()?《?pc):??cpoint?=?random.randint(,len(pop))??temp?=???temp?=???temp.extend(pop)??temp.extend(pop)??temp.extend(pop)??temp.extend(pop)??pop?=?temp??pop?=?temp??变异：?viewplain?copy#?.?coding:utf-?.??#?基因突变??import?random??def?mutation(pop,?pm):??px?=?len(pop)??py?=?len(pop)??for?i?in?range(px):??if(random.random()?《?pm):??mpoint?=?random.randint(,?py-)??if(pop?==?):??pop?=???else:??pop?=???整个遗传算法的实现完成了,代码如下?viewplain?copy#?.?coding:utf-?.??#?解码并计算值??import?math??def?decodechrom(pop,?chrom_length):??temp?=???for?i?in?range(len(pop)):??t?=???for?j?in?range(chrom_length):??t?+=?pop?*?(math.pow(,?j))??temp.append(t)??return?temp??def?calobjValue(pop,?chrom_length,?max_value):??temp?=???obj_value?=???temp?=?decodechrom(pop,?chrom_length)??for?i?in?range(len(temp)):??x?=?temp?*?max_value?/?(math.pow(,?chrom_length)?-?)??obj_value.append(?*?math.sin(?*?x)?+??*?math.cos(?*?x))??return?obj_value??有了具体的值和对应的基因序列,N个二元组??fit_value?=???????#?个体适应度??fit_mean?=?????
???#?平均适应度??pop?=?geneEncoding(pop_size,?chrom_length)??其中genEncodeing是自定义的一个简单随机生成序列的函数,即迭代次数%?种群规模%%?初始化种群计算适应度值%?初始化种群FieldD=;Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI);ObjV=fit(bsrv(Chrom,FieldD));gen=;while?gen《MAXGEN????FitnV=ranking(ObjV);????SelCh=select(’sus’,Chrom,FitnV,GGAP);????SelCh=rebin(’xovsp’,SelCh,.);????SelCh=mut(SelCh,.);????ObjVSel=fit(bsrv(SelCh,FieldD));????=reins(Chrom,SelCh,,,ObjV,ObjVSel);????gen=gen+????????%找最好的染色体????trace(gen,)=min(ObjV);????trace(gen,)=sum(ObjV)/length(ObjV);endplot(trace(:,));?hold?on;plot(trace(:,));?grid;legend(’average’,’bestfitness’);function?=fit(x)for?i=:size(x,)????i????%随机产生一个种群????if?(x(i,)*x(i,)-x(i,)*x(i,))*(x(i,)*x(i,)-x(i,)*x(i,))==????????x(i,:)=unidrnd(,,)-;????end%染色体的适应度enda=x(:,)+x(:,)+x(:,)+x(:,);b=x(:,)+x(:,)+x(:,)+x(:,);for?i=:size(x,)????i????if?a(i)==????????c=;????else????????c=;????end????if?b(i)==????????d=;????els
e????????d=;????end????fitness(i)=c+d;endfitness=fitness(:);python有没有简单的遗传算法库首先遗传算法是一种优化算法。
matlab遗传算法代码检查错误
适应度函数里面ifa[i]=改为ifa(i)==，类似的还有ifb=。不需要多解释了吧？一个是数组注意和C语言风格区别，另一个是判断相等的符号问题。
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开博尔网络机顶盒升级后不能安装第三方软件怎么解决
机顶盒安装第三方软件的方法如下：一机顶盒的操作系统不是安卓操作系统的，就无法安装第三方软件。二机顶盒的操作系统为安卓系统，就可以按照如下方法操作。A通过浏览器下载打开浏览器，并在地址栏输入百度查找；在百度的首页，输入关联的关键字并查找；找到相应的软件之后，点击下载；成功下载之后，按照提示安装就可以了。B通过百度手机助手下载打开百度手机助手，并在搜索栏输入关键字回车查找；在百度助手的首页，会显示一些相关联的软件；点击下载；下载成功之后，按照提示安装就可以了三星note2水货(适合男生的手机)。C拷贝至外设SD卡（或U盘再安装通过电脑或其他方式把软件下载至SD卡（U盘中；再把SD卡（U盘接入电视机；打开SD卡（U盘，点击要安装的软件，按照提示安装软件即可。中
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