轮盘赌代码matlab
时间: 2023-10-08 21:07:24 浏览: 143
以下是一个简单的基于轮盘赌算法的Matlab代码示例:
```matlab
% 初始化种群
pop_size = 50; % 种群大小
chrom_len = 10; % 染色体长度
pop = rand(pop_size, chrom_len); % 随机生成种群
% 计算适应度
fitness = sum(pop, 2); % 这里简单地将染色体中所有基因的和作为适应度
% 轮盘赌选择
total_fit = sum(fitness); % 总适应度
selected_pop = zeros(pop_size, chrom_len); % 存储被选中的个体
for i = 1:pop_size
r = rand * total_fit; % 生成随机数
temp_sum = 0;
for j = 1:pop_size
temp_sum = temp_sum + fitness(j);
if temp_sum > r % 如果当前个体的适应度之和大于随机数,那么选择这个个体
selected_pop(i, :) = pop(j, :);
break;
end
end
end
% 输出结果
disp('原始种群:');
disp(pop);
disp('适应度:');
disp(fitness);
disp('被选中的个体:');
disp(selected_pop);
```
这个示例中,我们随机生成了一个大小为50、染色体长度为10的种群,然后计算每个个体的适应度(这里是将染色体中所有基因的和作为适应度)。接着,我们使用轮盘赌算法从种群中选择个体,直到选满整个种群大小。最后,我们输出原始种群、适应度以及被选中的个体。