[三对相对性状的遗传因子怎么组合]三对分开算，例如AaBbCc*AABbcc，先算Aa和AA，知下一代为1/2Aa,1/2AA再算Bb和Bb，知下一代为1/4BB,1/2Bb,1/4BB最后Cc和cc，知下一代为1/2Cc,1/2cc所以下一代基因型有2*3*2=12种，分别为...+阅读
function ret=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% lenchrom input ： 染色体长度% bound input ： 变量的取值范围% ret output： 染色体的编码值flag=0;while flag==0 pick=rand(1,length(lenchrom)); ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick； %线性插值 flag=test(lenchrom,bound,ret)； %检验染色体的可行性endfunction ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)%本函数完成交叉操作% pcorss input ： 交叉概率% lenchrom input ： 染色体的长度% chrom input ： 染色体群% sizepop input ： 种群规模% ret output ： 交叉后的染色体for i=1:sizepop % 随机选择两个染色体进行交叉 pick=rand(1,2); while prod(pick)==0 pick=rand(1,2); end index=ceil(pick.*sizepop)； % 交叉概率决定是否进行交叉 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end if pick>pcross continue; end flag=0; while flag==0 % 随机选择交叉位置 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)）； %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同 pick=rand； %交叉开始 v1=chrom(index
(1),pos); v2=chrom(index
(2),pos); chrom(index
(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1; chrom(index
(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2； %交叉结束 flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index
(1)，：））； %检验染色体1的可行性 flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index
(2)，：））； %检验染色体2的可行性 if flag1*flag2==0 flag=0; else flag=1; end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉 endendret=chrom; clc clear all% warning off%% 遗传算法参数maxgen=50； %进化代数sizepop=100； %种群规模pcross=[0.6]； %交叉概率pmutation=[0.1]； %变异概率lenchrom=[1 1]； %变量字串长度bound=[-5 5;-5 5]； %变量范围%% 个体初始化individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom'，[]）； %种群结构体avgfitness=[]； %种群平均适应度bestfitness=[]； %种群最佳适应度bestchrom=[]； %适应度最好染色体% 初始化种群for i=1:sizepop individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound)； %随机产生个体 x=individuals.chrom(i,:); individuals.fitness(i)= (x
(1)*exp(-(x
(1)^2 + x
(2)^2))); %-20*exp(-0.2*sqrt((x
(1)^2+x
(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x
(1))+cos(2*pi*x
(2)))/2)+20+2.71289 % 这个是我的测试函数 % 如果有这个函数的话，可以得到最优值end%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex，：)； %最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop； %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[]； %% 进化开始for i=1:maxgen % 选择操作 individuals=Select(individuals,sizepop); avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop； % 交叉操作 individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound)； % 变异操作 individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound)； % 计算适应度 for j=1:sizepop x=individuals.chrom(j,:); individuals.fitness(j)=(x
(1)*exp(-(x
(1)^2 + x
(2)^2))); %-20*exp(-0.2*sqrt((x
(1)^2+x
(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x
(1))+cos(2*pi*x
(2)))/2)+20+2.71289 % -20*exp(-0.2*sqrt((x
(1)^2+x
(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x
(1))+cos(2*pi*x
(2)))/2)+20+2.71289; end %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置 [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness); [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness)； % 代替上一次进化中最好的染色体 if bestfitness>newbestfitness bestfitness=newbestfitness; bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:); end individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom; individuals.fitness(worestindex)=bestfitness; avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; trace=[trace;avgfitness bestfitness]； %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%% 结果显示[r c]=size(trace);figureplot([1:r]',trace(:,1),'r-',[1:r]',trace(:,2),'b--');title（['函数值曲线 ' '终止代数=' num2str(maxgen)],'fontsize',12);xlabel（'进化代数'，'fontsize',12）;ylabel（'函数值'，'fontsize',12）;legend（'各代平均值'，'各代最佳值'，'fontsize',12）;ylim([-0.5 5])disp（'函数值 变量'）；% 窗口显示disp([bestfitness x]);
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