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?? cross.m

?? 一個利用遺傳算法解決TSP問題的程序,有利于對遺傳算法進一步的理解.
?? M
字號:
function [child1,child2]=cross(parent1,parent2,pc)
%進行兩點交叉,pc為交叉概率,部分映射交叉
if(rand(1)<pc)
    vector1=randperm(length(parent1)-1);
    position1=min(vector1(1),vector1(2));%確定兩點交叉的位置
    position2=max(vector1(1),vector1(2));
    child1=parent1;
    child2=parent2;
    for i=1:(position2-position1)%交換中間部分
        child1(position1+i)=parent2(position1+i);
        child2(position1+i)=parent1(position1+i);
    end
     for j=1:position1%調整兩子代position1之前部分
        
        [var1,index1]=find(child1(j)==child1((position1+1):position2));
        while(var1)
            child1(j)=child2(index1+position1);
            [var1,index1]=find(child1(j)==child1((position1+1):position2));
        end
        
        [var2,index2]=find(child2(j)==child2((position1+1):position2));
        while(var2)
            child2(j)=child1(index2+position1);
            [var2,index2]=find(child2(j)==child2((position1+1):position2));
        end
    end
    
    for j=(position2+1):length(parent1)%調整兩子代position2之后部分
        [var1,index1]=find(child1(j)==child1((position1+1):position2));
        while(var1)
            child1(j)=child2(index1+position1);
            [var1,index1]=find(child1(j)==child1((position1+1):position2));
        end
        [var2,index2]=find(child2(j)==child2((position1+1):position2));
        while(var2)
            child2(j)=child1(index2+position1);
            [var2,index2]=find(child2(j)==child2((position1+1):position2));
        end
    end
else %隨機數大于交叉概率,不進行交叉操作
    child1=parent1;
    child2=parent2;
end

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