遗传算法代码java，遗传算法代码怎么写

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跪求一份多目标遗传算法的代码,matlab的

function [z1，z2，z3]=myfun(x)z1=目标函数表达式 1 z2=目标函数表达式 2 z3=目标函数表达式 3 end 然后，用ga（）遗传算法函数调用其函数。

这个很简单啊，我给你我论文里面的遗传算法程序。

仅从这两行代码里面，就大概只能看出这个意思了。不过简单一说，现在看不出来这个遗传算法的核心是什么样的，一般的神经网络里面只有连锁交换定律的应用，一般没有基因分离定律的应用。

遗传算法核心部分的算法描述算法步骤：初始化生成初始种群编码计算每个个体的适配值。

组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来，如遗传算法优化初始权值，再训练。这种方法比较灵活，可以和许多算法融合。全面考虑影响因素。

Exchange位于java.util.concurrent包下面，主要是用于线程之间数据交换的工具类，经常用于管道设计和遗传算法中，Exchange提供了一个同步点，在这个同步点上，线程完成配对并进行数据的交换。

1、语句中等号左侧的是变量名，右侧是值，所以，trace(1，gen)和trace(gen，1)都应是变量名，差别在于：前者是行矢量，后者是列矢量，且与gen的值有关。

2、跟踪就是记录当时的状态值，因为遗传算法经过遗传是一个循环迭代的过程，在这个过程中我们可以记录每一代的误差情况，将每一代中的误差找到组成一个数组，到遗传结束可以将这个数组画图显示。

3、以GATBX为例，运用GATBX时，要将GATBX解压到Matlab下的toolbox文件夹里，同时，set path将GATBX文件夹加入到路径当中。最后，编写Matlab运行遗传算法的代码。

4、这个很简单啊，我给你我论文里面的遗传算法程序。

5、声明了Logger对象，我们就可以在代码中使用他了。

1、基本的思路是设置一个概率，例如0.05，然后产生一个随机数如果随机数比0.05小那么这个变量值就要产生微小的增加或减少。这个变异过程要历遍p_offspring所有的变量喔。

2、交叉：通过遗传重组随机选择两个现有的子串进行遗传重组，产生两个新的串。变异：将现有串中某一位的字符随机变异产生一个新串。3）把在后代中出现的最好适应值的个体串指定为遗传算法运行的结果。

3、对于多目标优化问题，传统方法是将原问题通过加权方式变换为单目标优化问题，进而求得最优解。该方法具有两大问题：遗传算法具有多点多方向搜索的特征，在一次搜索中可以得到多个Pareto最优解，因此更适合求解多目标优化问题。

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