如何选择遗传算法种群和迭代次数

这个用算时间不算慢了,还可以,为了提高全局寻优,避免陷入局部最优解你可以尝试增加种群个数NIND,最好不要让迭代次数过大,这往往会将低算法的泛化性能

fit=@(x)x(1)^2+x(2)^2-16*x(1)-5*x(1)*x(2);options=gaoptimset('Generations',100,'PopulationSize',20,.

不一定,这个应该是根据具体问题自己调整参数,不过我只是了解基本的遗传算法,基本遗传算法是没有要求和为1的.而且,一般书上都提到选择用赌轮选择,交叉概率是0.4到0.9,变异概率是0.01到0.1,这几

粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解.PSO和GA的相同点：(1)都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟

如果用轮盘赌选择法,则待选择的个体选择概率之和一定是1；如果是基于排序的选择,则不需要计算每个个体的选择概率,也就谈不上概率之和是不是1的说法.我不知道你看的是什么资料,不同的资料对排序选择法的说明不

我理解的是,在50个人中,随机选择两组人,每组10个人,对于每组的10个人按适应度进行排列,选择两组中适应度最好的两个个体作为母代进行两两交叉；然后再从剩下来的48个人中,随机选择两组人,每组10个人

每一个个体值在代码中肯定是用一个变量或其他来存储的,只要把这个变量保存起来就可以看到了.看你用什么代码了,用C语言或者Matlab都可以将每一代每一个个体的适应度值呈现出来,或者存到txt文档里.再问

不是随机选择的,是有规律的选,一般是等间隔选择,例如两个相邻的个体.如图红色是一种选择方式：1&2,3&4,5&6,7&8,9&10蓝色也是一种选择方式：1&6,2&7,3&8,4&9,5&10当然,

迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（IterativeMethod）.

每代种群都要按交叉率和变异率来判断是否需要进行交叉和变异,一般情况下是先从种群中用选择方法选出部分个体,然后再按交叉率和变异率来判断是否进行交叉和变异.交叉率一般较大,接近1,变异率一般较小,小于0.

1.用xlsread('yourfile_name.xls')可读入excel文件中的数据.2.在目标函数年中,增加代码：if(条件)n=（表达式);elseif(条件）n=(表达式);...else

首先介绍sort函数用法：[B,I]=sort(A,.),I为返回的排序后元素在原数组中的行位置或列位置.B一般为排序后的数组.举例：A=342153471[B,I]=sort(A)B=1413524

第一种是定值,一般而言,交叉概率在0.9-0.97之间任取,变异概率在0.1-0.001之间任取；第二种是自适应取,按交叉或变异个体的适应度值以及当代的平均适应度值计算,每代的个体都不一样,相关公式可

没有交叉率和变异率之和为1的说法,各自取各自的.新种群中,个体是否交叉和变异,要按交叉率和变异率来定.你说的不交叉也不变异的情况是存在的.但一般情况下,交叉率都比较高,接近于1,所以不会出现不交叉的情

一般通过实验观察特定迭代次数下的找到最优解的次数和解的质量,然后在求解过程所耗时间和求解精度之间取一个恰当的值.

应该是再重插入吧,就变成以前的种群规模了,反正我是通过雷英杰的那本书改的,还不错,遗传出来了,建议你看懂他的程序直接改.

遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题.粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题.蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销

1.可以根据以适用值为基础的轮转法来选择优秀个体2.可以根据锦标赛法选择优秀个体3.可以通过精英选择方法选择优秀个体

选择操作是从初始群体(群体规模为N,即N个个体)或当代进化群体(群体规模为N)中选择N个个体,根据选择所采用的方法,劣质个体必然会被丢弃（未选择到）,而为了保证群体规模不变,优质个体就必然会被选到多次

遗传算法就是模拟现实生物进化的过程理想情况当然是种群中适应度最强的个体进行交配最有可能产生更优的后代,但通常的模拟过程都是不完美的就拿人来举个例子,理想情况是：最强man＋最强woman－>最强后代但