二元锦标赛代码matlab

以下是二元锦标赛选择的Matlab代码：

% 设置种群大小为10，其适应度值Fit，使用随机函数生成，取值范围[0,1]
Fit = rand(10,1);

% 选择的个体索引
Sel = [];

% 随机选择两个个体进行比较，选择适应度值较大的个体
for i = 1:length(Fit)
    temp = randi(10,1,2); % 随机选择两个个体
    if Fit(temp(1)) >= Fit(temp(2))
        Sel(i) = temp(1);
    else
        Sel(i) = temp(2);
    end
end

% 输出选择的个体索引
Sel = Sel'

该代码中，首先使用`rand`函数生成一个10行1列的随机适应度值矩阵`Fit`，然后使用`randi`函数随机选择两个个体进行比较，选择适应度值较大的个体，并将其索引存储在`Sel`中。最后输出`Sel`即为选择的个体索引。

相关问题

二元锦标赛 matlab实现

二元锦标赛的Matlab实现如下所示：

% Tournament 本次使用二元锦标赛选择，即每次选择两个个体
clear clc

% 设置种群大小为10，其适应度值Fit，使用随机函数生成，取值范围<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [锦标赛选择法（遗传算法）](https://blog.csdn.net/xuxinrk/article/details/80352815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [锦标赛选择算法及 matlab 实现](https://blog.csdn.net/future12356/article/details/116306505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

请用二元锦标赛制写一段遗传算法matlab代码

好的，我会用 Matlab 编写一个基于二元锦标赛制的遗传算法。以下是代码：

%% 遗传算法二元锦标赛制实现
clc;
clear;
close all;

%% 设置参数
popSize = 50;           % 种群大小
chromLength = 20;       % 染色体长度
pc = 0.8;               % 交叉概率
pm = 0.01;              % 变异概率
maxGen = 100;           % 最大迭代次数
bestFit = zeros(maxGen, 1); % 最优适应度
aveFit = zeros(maxGen, 1);  % 平均适应度

%% 初始化种群
pop = round(rand(popSize, chromLength));

%% 进化
for iGen = 1 : maxGen
    % 评估适应度
    fitValues = sum(pop, 2);    % 将染色体上所有基因的值相加作为适应度
    
    % 记录最优适应度和平均适应度
    bestFit(iGen) = max(fitValues);
    aveFit(iGen) = mean(fitValues);
    
    % 二元锦标赛选择
    parentIndex = zeros(popSize, 1);
    for i = 1 : popSize
        % 随机选择两个个体
        r1 = randi([1 popSize], 1, 1);
        r2 = randi([1 popSize], 1, 1);
        
        % 比较适应度，选择最优个体作为父母
        if fitValues(r1) > fitValues(r2)
            parentIndex(i) = r1;
        else
            parentIndex(i) = r2;
        end
    end
    
    % 交叉
    for i = 1 : 2 : popSize
        if rand < pc
            % 随机选择交叉点
            crossPos = randi([1 chromLength-1], 1, 1);
            
            % 交叉操作
            temp = pop(parentIndex(i), crossPos+1:end);
            pop(parentIndex(i), crossPos+1:end) = pop(parentIndex(i+1), crossPos+1:end);
            pop(parentIndex(i+1), crossPos+1:end) = temp;
        end
    end
    
    % 变异
    for i = 1 : popSize
        if rand < pm
            % 随机选择变异位点
            mutationPos = randi([1 chromLength], 1, 1);
            
            % 变异操作
            pop(i, mutationPos) = 1 - pop(i, mutationPos);
        end
    end
end

%% 结果分析
figure;
plot(1:maxGen, bestFit, 'r', 1:maxGen, aveFit, 'b');
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度');
legend('最优适应度', '平均适应度');
title('遗传算法二元锦标赛制实现');

说明：

1. `pop` 表示种群，每一行代表一个个体，每一列代表一个基因，基因的值只能为 0 或 1。
2. `fitValues` 表示种群中每个个体的适应度。
3. 二元锦标赛选择中，每次随机选择两个个体，比较它们的适应度，选择适应度更高的个体作为父母。
4. 交叉操作中，随机选择交叉点，将两个个体的交叉点后面的基因进行交换。
5. 变异操作中，随机选择一个基因位点，将其取反。
6. `bestFit` 和 `aveFit` 分别记录每一代种群中最优个体的适应度和平均适应度，用于后续的结果分析和可视化。