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1.本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群,然后根据所给的交叉率,变异率,世代数计算最大适应度所在的代数
2.演示程序以用户和计算机的对话方式执行,即在计算机终端上显示“提示信息”之后,由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令;相应的输入数据和运算结果显示在其后。
3.测试数据
输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值
-1. This program demonstrates a simple genetic algorithm is a random population, then according to the crossover rate and mutation rate, fitness for calculating the maximum number of generations in which algebra 2. Demo program to computer users and the implementation of dialogue, that is displayed on a computer terminal " message" after the keyboard input by the user specified in the order demo program the corresponding input data and results in a subsequent operation. 3. Test data input with the initial variables y = 100* (x1* x1-x2)* (x1* x2-x2)+ (1-x1)* (1-x1) where-2.048 < = x1, x2 < = 2.048 ask for the maximum fitness function is the function of the maximum fitness
2.演示程序以用户和计算机的对话方式执行,即在计算机终端上显示“提示信息”之后,由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令;相应的输入数据和运算结果显示在其后。
3.测试数据
输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值
-1. This program demonstrates a simple genetic algorithm is a random population, then according to the crossover rate and mutation rate, fitness for calculating the maximum number of generations in which algebra 2. Demo program to computer users and the implementation of dialogue, that is displayed on a computer terminal " message" after the keyboard input by the user specified in the order demo program the corresponding input data and results in a subsequent operation. 3. Test data input with the initial variables y = 100* (x1* x1-x2)* (x1* x2-x2)+ (1-x1)* (1-x1) where-2.048 < = x1, x2 < = 2.048 ask for the maximum fitness function is the function of the maximum fitness
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