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?? ga_wheel.m

?? 書籍代碼:遺傳演算法原理與應用_活用MATLAB(Source Code)
?? M
字號:
function new_popu=GA_wheel(fitness, popu)
% function new_popu=GA_wheel(fitness, popu)
% GA_wheel.m
% Use of Roulette wheel selection method to get
% new_popu.

% PenChen Chou, 6-30-2001

% Remove the negative fitness values
  Y=min(fitness);
  if Y<0
      fitness=fitness-Y;
  end;    
  popu_n=length(fitness);
% calculate ratio of fitness
  fit_sum=sum(fitness);
  fit_mean=fit_sum/popu_n;
% Select the parent population  
  popu_select=fitness/fit_mean;
% Amplify the popu_select to make the first gene being
% selected twice
  if popu_select(1)<2
      popu_select=popu_select.^2;
  end;
  popu_select=round(popu_select);
% If no enough popu size to make the parent, make up
  Y=sum(popu_select);
  while (Y<popu_n)
      I=find(popu_select==0);
      popu_select(I(1))=popu_select(I(1))+1;
      Y=sum(popu_select); 
  end;
  %disp('===>New select population index table:');
  %popu_select'
% Get the new population
  K=1;
  for I=1:popu_n
      if popu_select(I)>0
          for J=1:popu_select(I)
            new_popu(K,:)=popu(I,:);
            K=K+1;    
            if K>popu_n, break; end; %Enough popu size
          end;
      end;
      if K>popu_n, break; end; %Enough popu size
  end;

        
  

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