计算智能程序设计 MATLAB 遗传算法和粒子群算法程序设计及实例应用 含源代码 共11页.pdf

本文主要包含以下内容 ： 遗传算法和粒子群的 程序设计的一般结构 。主要介绍 两类算法的程序设计中主要思 想。 介绍 在 Matlab 编程中 一些需要注意的细节 。在实际编程现中 ，结合 Matlab 语言的特色 ， 可以将程序 效率发挥到极致 。 一个 遗传算法实例 和一个粒子群算法实例 。 针对 遗传算法下面作几点说明 1. 适应度与编码 针对 具体问题 ，遗传算法首要面对的是 编码 方式 的选择和 适应度函数的选择 。 两者的影 响 主要有两方面 一是对结果好坏的影响 二是对计算复杂度的影响 。 2. 概率常数设置 接下来就是概率常数的设置。 一是染色体杂交时所设置的概率，二是 染色体变异时所设置 的概率 。 概率设置的不同对算法的收敛快慢影响比较大 ，针对一类问题 ，可以根据经验 获取经 验参数 。 3. 迭代 终止条件 的选取 上述算法时采取的既定迭代次数 停止 作为终止 ，另外还可以 设置 迭代多少次适应度值改变 不大而跳出循环 ，也可设置达到预定使用度值即可跳出循环 。 即一类是既定次数停止，一类是 根据适应度值停止 ，根据具体 问题 可自定义设置 迭代终止条件，以避免死循环。