BGL mit System 1.2
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真的很好用啊，没想到发现了这么多优秀的实用工具软件，不过我还是留着【软件】吧，用出来感情了。
找了那么多下载软件网站下载BGL mit System，终于让我找到你了，我的BGL mit System1.2
太感谢了，终于有网站可以下载BGL mit System了，还没用，试过之后再来评论
BGL mit System很不错，但是为啥360有时候会误报，好无语，信任就可以了
我觉得BGL mit System这款软件很不错，支持华军软件园，希望越做越好！
哈哈！费劲千辛万苦终于让我找到这个BGL mit System了
BGL mit System1.2顺利下载完成，很不错，BGL mit System最新版本就是棒
请问各位把BGL mit System下载到电脑使用该怎么下啊。请帮忙,谢谢
始终用不惯BGL mit System这货，用户体验方面的内容还有待改进啊。
垃圾BGL mit System垃圾BGL mit System垃圾BGL mit System，特别垃圾。
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核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 &pop--生成的初始种群 【输入参数】 &num--种群中的个体数目 &bounds--代表变量的上下界的矩阵 &eevalFN--适应度函数 &eevalOps--传递给适应度函数的参数 &options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 & & precision--变量进行二进制编码时指定的精度 & & F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)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--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] & & xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0] & & mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] & & mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0] 注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下 【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0&=x&=9 【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08 【程序清单】 & &%编写目标函数 & & &function[sol,eval]=fitness(sol,options) & & & &x=sol(1); & & & &eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x); & &%把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下 & & & &initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10 & &[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',... & & &[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代 运算借过为：x = & &7.3(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553) 注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。 遗传算法实例2 【问题】在－5&=Xi&=5,i=1,2区间内，求解 & & & &f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。 【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3 【程序清单】 & &％源函数的matlab代码 & & & function [eval]=f(sol) & & & & numv=size(sol,2); & & & & x=sol(1:numv); & & & & eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282; & %适应度函数的matlab代码 & & & function [sol,eval]=fitness(sol,options) & & & & numv=size(sol,2)-1; & & & & x=sol(1:numv); & & & & eval=f(x); & & & & eval=- & %遗传算法的matlab代码 & & & bounds=ones(2,1)*[-5 5]; & & & [p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness') 注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为 & &p = & &0.0 0.0055 大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令： &fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9]) evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数
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