ga函数的解释

odbo1984

在做遗传算法的ga（），里面有13个输入参数，谁能给我解释一下各个输入参数的具体情况吗？还有选择，交叉，变异概率在里面怎么反映呢？

dlchen

<P>用help查看一下</P>

happy

function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... <BR>         termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 <BR>【输出参数】 <BR>    x--求得的最优解 <BR>    endPop--最终得到的种群 <BR>    bPop--最优种群的一个搜索轨迹 <BR>【输入参数】 <BR>    bounds--代表变量上下界的矩阵 <BR>    evalFN--适应度函数 <BR>    evalOps--传递给适应度函数的参数 <BR>    startPop-初始种群 <BR>    opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] <BR>    termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm'] <BR>    termOps--传递个终止函数的参数,如[100] <BR>    selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect'] <BR>    selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] <BR>    xOverFNs--交*函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] <BR>    xOverOps--传递给交*函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0] <BR>    mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] <BR>    mutOps--传递给交*函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]

zhongnanliuhui

楼上说说哪个是交叉率 哪个是变异率 各为多少？