matlab背包问题遗传算法代码

('matlab背包问题遗传算法代码背包问题是运筹学中的经典问题，通过遗传算法求解时基本流程如下：（1）初始化种群：随机产生多个种群。（2）计算种群适应度：计算每个个体的结果，得到每个个体的适应度函数。（3）选择操作：对种群中的每个个体进行适应度函数的排序，按照排序结果，从最优个体开始，每次选取适应度函数值较高的个体，最后得到要留下来繁殖的个体。（4）交叉操作：将两个个体进行配对，利用一定的概率将两个个体的一个部分交换，进行杂交，产生新的一代种群。（5）变异操作：对种群中的某个个体，以一定的概率采取变异的操作，即在原有的个体基础上，随机改变其中的某个片段，使得新生成的个体具有更广的适应性。（6）重复步骤2-5，直至满足一定的目标为止。MATLAB中可以利用optiToolbox实现上述流程，相应的代码如下：//创建优化问题problem=OptiProblem(10,20);//初始化种群：产生大小为NM的种群N=10;M=20;pop=optipop(N,M);//计算适应性函数pop=calcFitness(pop);//计算解空间[pop,stats]=optiAdapt(problem,pop);//进行选择操作pop=optiSelect(pop,stats.fitness);//进行交叉操作pop=optiCross(pop);//进行变异操作pop=optiMutates(pop);//迭代群组，直到收敛为止fori=1:100pop=calcFitness(pop);[pop,stats]=optiAdapt(problem,pop);pop=optiSelect(pop,stats.fitness);pop=optiCross(pop);pop=optiMutates(pop);end有关编程可以参考MATLAB中optiToolbox自带的例程及demo。',)