[谁有用MFC编的科学计算器的详细算法啊]MFC做的话不难. 1，制作基本筐架： 建立工作区并且起名“我们的计算器”；然后建立 MFC AppWizard(exe) 工程起名“作业”，选择“基本对话筐”选项，点击完成； 开始创建按扭，“1 2 3 4...+阅读
我是做这方面的研究的，我给你一个我编的代码，完全可以运行，是求函数极值的。
%% 该代码为基于变异粒子群算法的函数极值寻优算法
%% 清空环境
clc
clear
%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
maxgen=500； % 进化次数
sizepop=100； %种群规模
Vmax=1;
Vmin=-1;
popmax=5;
popmin=-5;
%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
pop(i,:)=5*rands(1,2)； %初始种群
V(i,:)=rands(1,2)； %初始化速度
%计算适应度
fitness(i)=fun(pop(i，：)）； %染色体的适应度
end
%% 个体极值和群体极值
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex，：)； %全局最佳
gbest=pop； %个体最佳
fitnessgbest=fitness； %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness； %全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
for j=1:sizepop
%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)
%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)
if rand>0.98
pop(j,:)=rands(1,2);
end
%适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end
for j=1:sizepop
%个体最优更新
if fitness(j) gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
%群体最优更新
if fitness(j) zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
yy(i)=fitnesszbest;
end
%% 结果分析
plot(yy)
title（'最优个体适应度'，'fontsize',12）;
xlabel（'进化代数'，'fontsize',12）;ylabel（'适应度'，'fontsize',12）;
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