关于遗传算法

toby

这是遗传算法的初始化的一部分(matlab)，最后一个if-else-end的作用是选则编码，我看不懂，不知道那是什么格式，请各位大虾指点一二。

function [pop] = initializega(num, bounds, eevalFN,eevalOps,options)
if nargin<5
options=[1e-6 1];
end
if nargin<4
eevalOps=[];
end
if options(2)==1 %浮点编码
estr=['[ pop(i, pop(i,xZomeLength)]=' eevalFN '(pop(i,,[0 eevalOps]);'];
else %二进制编码
estr=['x=b2f(pop(i,,bounds,bits);[x v]=' eevalFN(x,[0 eevalOps]);
pop(i,:)=[f2b(x,bounds,bits) v];'];
end

dcyu

%nargin是函数参数的个数
function [pop] = initializega(num, bounds, eevalFN,eevalOps,options)
if nargin<5  %如果给出的变量个数为5个以下，使用默认的参数表options
options=[1e-6 1];
end
if nargin<4  %如果给出的变量个数为4个以下，使用默认的空参数表eevalOps
eevalOps=[];
end
if options(2)==1 %浮点编码  
estr=['[ pop(i, pop(i,xZomeLength)]=' eevalFN '(pop(i,,[0 eevalOps]);'];
else %二进制编码
estr=['x=b2f(pop(i,,bounds,bits);[x v]=' eevalFN(x,[0 eevalOps]);
pop(i,:)=[f2b(x,bounds,bits) v];'];
end

从名字可以看出函数执行的是遗传算法的初始化工作，里面很多函数是另外写的。
pop一般在遗传算法中表示人口群体，就是population的意思，estr是编码串，具体的意思
要依其他的函数申明而定，你给的程序块并不完全，所以很多具体的东东没法解释，只能根据
命名的规则来解释。

toby

这是初始化的全部程序，也是所有例子中的第一个，因为这样，这个程序涉及调用的外部函数表现在nargin上。要说明的是num是初始个数，bounds是范围，eevalFN是适应度函数，eevalOps是要设置的东东，（这是我从网上下载的，并不是我不愿意将所有的程序全粘上）
function [pop] = initializega(num, bounds, eevalFN,eevalOps,options)
if nargin<5
  options=[1e-6 1];
end
if nargin<4
  eevalOps=[];
end
if options(2)==1  %浮点编码
    estr=['[ pop(i, pop(i,xZomeLength)]=' eevalFN '(pop(i,,[0 eevalOps]);'];
  else  %二进制编码
    estr=['x=b2f(pop(i,,bounds,bits);[x v]=' eevalFN(x,[0 eevalOps]);
pop(i,:)=[f2b(x,bounds,bits) v];'];  
  end
end

numVars = size(bounds,1);     %变量的数目
rng= (bounds(:,2)-bounds(:,1))';  %变量边界

if options(2)==1
  xZomeLength = numVars+1;                
  pop= zeros(num,xZomeLength);        
  pop(:,1:numVars)=(ones(num,1)*rng).*(rand(num,numVars))+ (ones(num,1)*bounds(:,1)');
else
  bits=calcbits(bounds,options(1));
  xZomeLength = sum(bits)+1;                
  pop = round(rand(num,sum(bits)+1));
end

for i=1:num
  eeval(estr);
end

还有一点，我将程序copy到matlab上后发现上程序有点错误，我就改了，所以上半部分有点出入。

dcyu

sorry,偶也看得胡里糊涂的。

大概这样解释：
pop是一个群体向量，当编码方式是二进制编码的时候，向量的取值为0、1，
pop = round(rand(num,sum(bits)+1));说明产生num*（sum(bits)+1）个0、1群体，
当编码方式是浮点编码的时候，向量的取值为实数，而且均值为1，从这句话可以看出：
pop(:,1:numVars)=(ones(num,1)*rng).*(rand(num,numVars))+ (ones(num,1)*bounds(:,1)');

然后对于estr也同样可以这样：
不过这一段给的信息好象有点不够，

if options(2)==1 %浮点编码
estr=['[ pop(i, pop(i,xZomeLength)]=' eevalFN '(pop(i,,[0 eevalOps]);'];
因为适应度函数往往是以实数的形式出现的，所以需要有浮点编码。

else %二进制编码
estr=['x=b2f(pop(i,,bounds,bits);[x v]=' eevalFN(x,[0 eevalOps]);
b2f是不是系统函数呢？我机子上没有安装Matlab，并不知道，但是从名字可以猜测如果
群体为实数群体需要变为bit的形式，

但是这段语句太过怪异，偶也解释不太清楚。

happy2003

没有关系的，大家在一起探讨就慢慢会明朗的。
我的编程虽然学的还可以，但还是要继续努力，还望更的编程高手进来嘿嘿

yuxinyu_0326

请问学习GA,NN,SA,之类的算法对解题是不是有很大的帮助啊?

dcyu

确实挺有用的，因为现在建模的时候很多问题很复杂，用这些最优化方法会使问题游刃而解，但是程序很难编的说，只要你平时努力去留意一下这些算法，象97年零件优化（SA）、98年洪水（SA）、00年的DNA（标准的NN）、01年的公交车（师兄有用NN的说）、还有02年彩票（偶去年用到了NN），03年美赛伽马刀（GA，可偶没编出来，555~~~）都可以用这几个方法进行解决，嘿嘿，好象每一年都和NN、SA、GA有点牵连。用了这些方法，即便你说了但没有去编，得奖也增添几分砝码，呵呵，个人认为。

yuxinyu_0326

非常感谢斑竹！
尽管我们的教练不是很赞成我们用这样的一些算法，但是我们队员都很有兴趣学啊！

wusk

NN SA 是what？
3q先

路过

神经网络算法（NNA） netrul net algorithm
模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)，
退火进化算法(annealing evolution algorithm, AEA)
遗传算法(genetic algorithm, GA)
不知道英文写对了没