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?? 自適應遺傳算法matlab代碼............對于系統辨識很好用的
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function [parent] = binaryMutate(parent,bounds,Ops)% Binary mutation changes each of the bits of the parent% based on the probability of mutation%% function [newSol] = binaryMutate(parent,bounds,Ops)% parent  - the first parent ( [solution string function value] )% bounds  - the bounds matrix for the solution space% Ops     - Options for binaryMutation [gen prob_of_mutation]% Binary and Real-Valued Simulation Evolution for Matlab % Copyright (C) 1996 C.R. Houck, J.A. Joines, M.G. Kay %% C.R. Houck, J.Joines, and M.Kay. A genetic algorithm for function% optimization: A Matlab implementation. ACM Transactions on Mathmatical% Software, Submitted 1996.%% This program is free software; you can redistribute it and/or modify% it under the terms of the GNU General Public License as published by% the Free Software Foundation; either version 1, or (at your option)% any later version.%% This program is distributed in the hope that it will be useful,% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the% GNU General Public License for more details. A copy of the GNU % General Public License can be obtained from the % Free Software Foundation, Inc., 675 Mass Ave, Cambridge, MA 02139, USA.pm=Ops(2);numVar = size(parent,2)-1; 		% Get the number of variables % Pick a variable to mutate randomly from 1-number of varsrN=rand(1,numVar)<pm;parent=[abs(parent(1:numVar) - rN) parent(numVar+1)];end  

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