krusk算法matlab

遗传算法实例:也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的.对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件遗传算法实例%下面举例说明遗传算法%%求下列函数的最大值%%f(

目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程

clcclearallcloseall%%画出函数图figure(1);lbx=0;ubx=8;%函数自变量x范围【0,8】lby=0;uby=8;%函数自变量y范围【0,8】ezmesh('sin(

newpopu(i,:)=[popu(i,1:cpoint)popu(i+1,不能这样写,你是不是想把一行分成两行写?那么第一行末尾要加“...”的.

A=randint(5,5,2);find(A==1)再问：5.5.2分别代表什么？再答：5*5的随机矩阵，后一个2表示取随机数0或者1再问：哦，行列式已经有咯，问题是要在其中随机选！再答：A=ran

a=imread('rice.png');b=imread('cameraman.tif');x=imsubtract(a,b);y=imadd(a,b);z=imdivide(x,y);figure

什么算法都能实现的,就看你想实现什么算法了.算法不是选择什么编程语言的问题,有专门的算法的书籍的.就像我们常用的二分法,什么语言都能实现的.

遗传优化pid的吧主要从复制交叉变异三个方面考虑

Y=abs(u2-U2)/abs(u2);

遗传算法在matlab里有两个函数,分别是ga和gaoptimset,前者用来调用遗传算法,后者用来设定遗传算法的参数,具体内容可以docga查看,遗传算法有哪些参数可以直接在命令窗口输入gaopti

K均值聚类法分为如下几个步骤：一、初始化聚类中心1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心.2、用前C个样本作为初始聚类中心.3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本

程序如下：clear;clc;A = randn(2,10000);B = 2.25*randn(2,10000);a1 = [3 

在matlab里没有fori=1to80...endfor这样的语法的在matlab里应该是:fori=1:1:80...end1:1:80第一个1是初始值,第二个是每次+1的意思当然如果是我古若寡闻

functionm_main()clearclcMax_gen=100;%运行代数pop_size=100;%种群大小chromsome=10;%染色体的长度pc=0.9;%交叉概率pm=0.25;%

前者用信赖域法,后者用序列二次规划.所谓大规模问题指的是出现在工程,化学等领域中有大量优化变量的问题.由于自变量的维数很高,这样的问题是被分解成多个低维子问题来求解的.Medium－Scale优化问题

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functionret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体,用于随机初始化一个种群%lenchrominput:染色体长度%boundinput:变量的取值范围%ret

写matlab程序需要注意,尽量少用for.matlab从名字也可以看出是为矩阵运算设计的,所以你要多利用矩阵运算来处理问题.先给你如果我做此题,会写什么程序.以下是我的程序.set={0:9};t=

在MATLAB6.5自身没有遗传算法工具箱,像bs2rv,crtbp这些函数都不存在,所以运行不了,你需要自己安装一个遗传算法工具箱,才能运行

你的代码可能不全,报错显示代码里没有initialize函数