遗传算法能否解决排序问题

如果变量取值为自然数,即不是连续取值,8位二进制够了,其实7位就行了.如果变量不是取自然数,而是连续取值,8位二进制就少了,量化误差太大.还有,变异概率貌似太大了点.

如果你的函数是求maxf(x)的问题,要编程求最小值问题,那么你需要对这个函数取负值求最小值即可举例来说：求max(z)=ax+bx^2等同于求min(z)=-(ax+bx^2)-----------

这是个50维的极小值优化问题,首先要明白遗传算法是适合二进制处理的.因此首先要将每一维的实值xi编码为长度为T的二进制串,这样子基因长度就为50T.评估适应值,可以将基因中对应的xi的二进制串转化为实

A=50*rand(2,10)表示生成2行10列0-50之间的随机数值然后用floor取整数

具体想问什么呢?矩阵实数基因组编码,就是把一维的实数编码变为多维的而已.

clcclearallcloseall%%画出函数图figure(1);lbx=0;ubx=8;%函数自变量x范围【0,8】lby=0;uby=8;%函数自变量y范围【0,8】ezmesh('sin(

完全可以用遗传算法解决啊.直接用matlab的遗传算法工具包就行了.再问：我就是要求这样的一个函数，正在看帖子，感觉有点大海捞针，没有针对性，能不能指点一二，先让我把这样问题解决了，感兴趣的话，再深入

Matlab中的fimincon函数优化

#include"stdafx.h"#include"stdio.h"//标准输入输出库#include"stdlib.h"//标准函数库#include"time.h"#include"iostre

仅仅是排序?这个不难啊,编码时就按1、2、3、4、5来排,顺序随机产生,比如2、5、3、1、4等.再问：不是用二进制的编码么？您能不能给出具体编码流程啊，我这个还不是搞的很透，但是急着要用。我会再加1

选择排序.选择排序的算法原理是：第一趟从n个待排关键字中找出最小的关键字放到第一个位置,如果要找到最小关键字则必须所有元素都进行比较,所以第一趟要比较n-1次；第二趟从剩下的n-1的元素中再通过n-2

有一个隐层,就相当于三层了.所以肯定是两组阈值.第一层-》隐层-》结果

遗传算法的应用比较广泛,可用于解决数值优化、组合优化、机器学习、智能控制、人工生命、图像处理、模式识别等领域的问题.比较具体多是：函数最值问题、旅行商问题、背包问题、车辆路径问题、生产排程问题、选址问

在matlab里没有fori=1to80...endfor这样的语法的在matlab里应该是:fori=1:1:80...end1:1:80第一个1是初始值,第二个是每次+1的意思当然如果是我古若寡闻

遗传算法主要是用来求解最优化问题的.一般来讲可以求解函数的最大、最小值问题,还可以结合其它一些方法解决（非）线性回归、分类问题等等.但遗传算法有两个缺点,一是时间长,二是初值的选择会影响收敛的效果.它

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

functionret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体,用于随机初始化一个种群%lenchrominput:染色体长度%boundinput:变量的取值范围%ret

模型和算法是两回事,数学建模一般可分为建立模型和用算法解决模型这两个步骤.遗传算法是一种算法,不是模型,它是用来解决规划问题的算法.一个规划问题可建立成一个模型,然后用遗传算法去解决.

选择排序的算法中,其比较次数与初始数据集顺序无关.因为它固定是N-1轮外循环,用于选N-1次最小值（升序排序）,每一轮必须要比较（N-i）次,才能在（N+1-i）个数中选出最小元素.

你好,这是协同遗传进化算法,有两个种群同时进行进化,防止局部极小.