遗传算法原理具体的原理网上还是比较多，我就不赘述了。这篇文章的主要目的是为了讲述一下自己从B站UP主连大数模上面获得一个遗传算法细致思路。主要会分享给大家这个matlab代码以及每个代码的含义。不过为了便于大家理解我的思路，大致补充一些东西：首先遗传算法是以种群进

ThevisualrepresentationillustratedishighlyrelatableamongagreatnumberofindividualsanddepictstheimagesthUponcriticallyanalysingthisphotomostindividualswouldagreethatthetopicisacontentiousissuewhichneedsadditionalconsider

clctic%%参数初始化maxgen=100;%进化代数，即迭代次数，初始预定值选为100sizepop=200;%种群规模，初始预定值选为100pcross=0.9;%交叉概率选择，0和1之间，一般取0.9pmutation=0.01;%变异概率选择，0和1之间，一般取0.01individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop),'chrom',[]);%种群

本文内容整理自科迪华农业科学公司（CortevaAgriscience）的数量遗传学家AlencarXavier博士几年前做的报告。AlencarXavier在统计遗传学方面的工作是基因组辅助育种，重点是数据驱动的植物育种的理论和计算方面，例如使用各种信息来源进行建模、预测和选择。其研究涉及使用混合模型，贝叶

1.算法描述人工免疫算法(ImmuneAlgorithm)是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的群智能搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，免

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