ga函数的解释
在做遗传算法的ga(),里面有13个输入参数,谁能给我解释一下各个输入参数的具体情况吗?还有选择,交叉,变异概率在里面怎么反映呢?
function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数
【输出参数】
x--求得的最优解
endPop--最终得到的种群
bPop--最优种群的一个搜索轨迹
【输入参数】
bounds--代表变量上下界的矩阵
evalFN--适应度函数
evalOps--传递给适应度函数的参数
startPop-初始种群
opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数,第三个参数控制是否输出,一般为0。如[1e-6 1 0]
termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm']
termOps--传递个终止函数的参数,如[100]
selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect']
selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]
xOverFNs--交*函数名称表,以空格分开,如['arithXover heuristicXover simpleXover']
xOverOps--传递给交*函数的参数表,如[2 0;2 3;2 0]
mutFNs--变异函数表,如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation']
mutOps--传递给交*函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
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