% 2.5 交叉
% 交叉(crossover)，群體中的每個個體之間都以一定的概率 pc 交叉，即兩個個體從各自字符串的某一位置
% （一般是隨機確定）開始互相交換，這類似生物進化過程中的基因分裂與重組。例如，假設2個父代個體x1，x2為：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 從每個個體的第3位開始交叉，交又后得到2個新的子代個體y1，y2分別為：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 這樣2個子代個體就分別具有了2個父代個體的某些特征。利用交又我們有可能由父代個體在子代組合成具有更高適合度的個體。
% 事實上交又是遺傳算法區別于其它傳統優化方法的主要特點之一。
%遺傳算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1;
    if(rand<pc)
       cpoint=round(rand*py);
       newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint) pop(i+1,cpoint+1:py)];
       newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint) pop(i,cpoint+1:py)];
    else
      newpop(i,:)=pop(i,:);
      newpop(i+1,:)=pop(i+1,:);
    end
end