文件列表:

SGA2.0\AimFcn.m (644, 2004-06-10)
SGA2.0\Code.m (887, 2003-11-06)
SGA2.0\Cross.asv (3718, 2004-02-18)
SGA2.0\Cross.m (3718, 2004-02-18)
SGA2.0\Decode.m (953, 2003-11-06)
SGA2.0\GA.asv (2995, 2004-02-18)
SGA2.0\GA.m (2982, 2004-02-18)
SGA2.0\Mutation.m (2397, 2004-02-18)
SGA2.0\Select.asv (1496, 2004-02-18)
SGA2.0\Select.m (1462, 2003-11-13)
SGA2.0\TestGA.m (350, 2004-04-23)

SGA（Simple Genetic Algorithm）是一种强大的智能多变量优化算法，它模仿种群繁殖规律来进行 优化。 本SGA可以优化变量，求最小值,最大值（当把函数倒数也就求最小值啦） 并且支持浮点编码，grey编码，二进制编码；轮赌法选择，锦标赛选择；单点交叉，均布交叉，浮点交叉； 单点变异，浮点变异； 调用时 SGA很简单不能很好解决问题，如果需要其他版本的可以和我联系。 if you get some problems,you can email to me and if you want other advanced algorithm,i can contribute them. everyday i can response to u. xihuabin@tom.com shoppingxo@163.net qq:10901831 Xi Huabin（席华彬） si vous avons quelquels problèmes,vous pouvez me donner votre Emails; je peux recevoir Emails tous les jours, et si vous voulez les nouvelles versions,pas problème!je vous les donne; 环境：MATLAB6.5+ToolBox 使用说明： 1，首先在TestGA.m文件 修改参数 例一 GAPara.MaxGen =100; % maximum generation GAPara.SizePop =200; % size of population GAPara.StrAimFcn='AimFcn'; % this is function of counting fitness GAPara.CodeFcn ='float'; % method of coding， you can choose 'float';'grey';'binary' GAPara.SelectFcn='roulette'; % method of select you can choose 'tournament';'roulette' GAPara.CrossFcn ='float'; % method of crossover GAPara.PCross =[0.7]; % probablity of crossover,between 0 and 1 GAPara.MutationFcn='float'; % method of mutation GAPara.PMutation=[0.01]; % probability of mutation,between 0 and 1 GAPara.LenChrom =[1 1]; % length of bit of every varible GAPara.Bound =[-10 10;-10 10]; % bounary of every variable 选择了浮点编码，tournament选择，浮点交叉，浮点变异。 注：采用浮点编码时，以后的交叉，变异只能是浮点，且lenchrom向量中都为1，向量长度为待优化变量个数。 bound为各个变量的范围 例二 GAPara.MaxGen =100; % maximum generation GAPara.SizePop =200; % size of population GAPara.StrAimFcn='AimFcn'; % this is function of counting fitness GAPara.CodeFcn ='binary'; % method of coding， you can choose 'float';'grey';'binary' GAPara.SelectFcn='tournament'; % method of select you can choose 'tournament';'roulette' GAPara.CrossFcn ='uniform'; % method of crossover GAPara.PCross =[0.7]; % probablity of crossover,between 0 and 1 GAPara.MutationFcn='simple'; % method of mutation GAPara.PMutation=[0.01]; % probability of mutation,between 0 and 1 GAPara.LenChrom =[10 10]; % length of bit of every varible GAPara.Bound =[-10 10;-10 10]; % bounary of every variable 选择了二进制编码，tournament选择，均布交叉，单点变异。 注：采用二进制编码和grey编码时，交叉方法只能是simple，uniform，变异方法只能是simple lenchrom向量中表示变量表示成二进制的位数。 例三 GAPara.MaxGen =100; % maximum generation GAPara.SizePop =200; % size of population GAPara.StrAimFcn='AimFcn'; % this is function of counting fitness GAPara.CodeFcn ='grey'; % method of coding， you can choose 'float';'grey';'binary' GAPara.SelectFcn='roulette'; % method of select you can choose 'tournament';'roulette' GAPara.CrossFcn ='uniform'; % method of crossover GAPara.PCross =[0.7]; % probablity of crossover,between 0 and 1 GAPara.MutationFcn='simple'; % method of mutation GAPara.PMutation=[0.01]; % probability of mutation,between 0 and 1 GAPara.LenChrom =[10 10]; % length of bit of every varible GAPara.Bound =[-10 10;-10 10]; % bounary of every variable 选择了grey编码，roulette选择，均布交叉，单点变异。 2，然后在AimFcn.m中给出目标函数 目标函数名可以自己定，例如aim（x），参数只能是x，它是向量啦。 象u=x+y+z等函数，就用x(1),x(2),x(3)表示x,y,z 啦。 3,运行TestGA.m文件就可以了。

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