matlab 遗传算法工具箱中设置自适应交叉、变异概率

在 MATLAB 遗传算法工具箱中，可以通过设置 options 参数中的 CrossoverFcn 和 MutationFcn 来设置自适应交叉和变异概率。

具体的步骤如下：

1. 定义一个 options 变量，用于配置遗传算法的参数：

options = gaoptimset('CrossoverFcn', @crossoveradapt, 'MutationFcn', @mutationadapt);

其中，@crossoveradapt 和 @mutationadapt 分别是自适应交叉和变异的函数句柄，可以根据需要进行修改。

2. 定义自适应交叉和变异的函数：

function [crossoverChildren, crossoverCount] = crossoveradapt(parents, options, nvars, FitnessFcn, unused,thisPopulation)
crossoverRate = options.CrossoverRate;
% 根据染色体适应度计算交叉概率
...

function [mutationChildren, mutationCount] = mutationadapt(parents, options, nvars, FitnessFcn, state, thisScore,thisPopulation)
mutationRate = options.MutationRate;
% 根据染色体适应度计算变异概率
...

其中，parents 为父代种群，options 为遗传算法的参数，nvars 为变量数目，FitnessFcn 为适应度函数句柄，unused、thisPopulation 和 state 是可选参数。

3. 将自适应交叉和变异的函数句柄设置为 options 参数中的 CrossoverFcn 和 MutationFcn 字段：

options = gaoptimset('CrossoverFcn', @crossoveradapt, 'MutationFcn', @mutationadapt);

通过上述步骤，就可以在 MATLAB 遗传算法工具箱中设置自适应交叉和变异概率了。