解決MATLAB遺傳演算法和網路優化的問題

也可以有乙個公式來計算這個，對吧？ 我看很久了！

使用 ga（） 遺傳演算法函式時，除了考慮 x1 和 x2 的上下限外，還應該考慮增加 ymax<200 的限制，即。

根據此要求進行修改，即可獲得執行。

x 1= ； x 2= ；y=

原理大致是設定乙個初始種群，種群中的個體是平滑因子，經過遺傳演算法的選擇、雜交、突變，逐漸找到最優傳播，即為最終結果。

遺傳演算法的基本操作流程如下：

a） 初始化：設定進化代數計數器 t=0，設定最大進化代數 t，隨機生成 m 個個體作為初始種群 p（0）。

b） 個體評價：計算個體個體在種群 p（t） 中的適應度。

c） 選擇操作：選擇操作應用於組。選擇的目的是將優化的個體直接傳遞給下一代，或者通過配對和雜交產生新的個體，然後再傳遞給下一代。 選擇操作基於小組中個人的體能評估。

d） 交叉運算：將交叉運算子應用於組。遺傳演算法的核心角色是交叉運算元。

e） 突變操作：將突變運算元應用於種群。也就是說，種群中單個字串的某些位點的基因值發生了變化。

經過選擇、交叉和突變後獲得下一代種群p（t+1）。

f）終止條件判斷：如果t=t，則以進化過程中得到的最大擬度為最優解輸出的個體，終止計算。

如果您有優化目標，請寫出目標函式並直接優化它。

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是達爾文的自然選擇和遺傳機制的生物演化論中模擬生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程來尋找最優解的方法，最早由美國密西根大學教授於1975年提出， 並出版了一本有影響力的專著《自然和人工系統的適應》。GA這個名字逐漸為人所知，教授提出的GA通常是一種簡單的遺傳演算法（SGA）。

遺傳演算法從代表問題可能的潛在解決方案集的種群開始，而種群由一定數量的基因編碼個體組成。 每個個體實際上都是乙個具有特徵的染色體實體。 染色體的內部表現（即基因型）作為遺傳物質的主要載體，是決定個體形狀的基因組合，例如黑髮的特徵是由染色體中控制該性狀的基因組合決定的。

因此，有必要在一開始就實現從表型到基因型的對映，即編碼工作。 第一代種群產生後，根據適者生存、適者生存的原則，一代又一代地產生越來越好的近似解，在每一代中，根據問題域中個體的適應度大小進行選擇，並借助自然遺傳學運算元的遺傳運算元）產生代表新解集的種群。這一過程將導致變質種群比以前的變質種群更能適應環境，並且最後乙個種群中的最優個體可以被解碼為問題的近似最優解。

十字架：受試者 A：1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 新個體。

例項 B： 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

什麼樣的組合優化問題？ 如果是旅行推銷員、車輛路徑問題、最短路徑問題等，網上有很多現成的**。