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?? initializeoga.m

?? 自編的粒子群算法
?? M
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function [pop] = initializeoga(num,bounds,evalFN,evalOps,options)% initializeoga(populationSize, variableBounds,evalFN,evalOps,options)%    initializeoga creates a matrix of random permutations with %    a number of rows equal to the populationSize and a number%    columns equal to the size of the permutation plus 1 for %    the f(x) value which is found by applying the evalFN.%    This initization function is used with an order-based%    representation.%% pop    - the initial, evaluated, random population % num    - the size of the population, i.e. the number to create% bounds - the number of permutations in an individual (e.g., number%          of cities in a tsp% evalFN - the evaluation fn, usually the name of the .m file for evaluation% evalOps- any options to be passed to the eval function defaults []% options- options to the initialize function, ie. [eps float/binary prec] %           where eps is the epsilon value and the second option is 1 for%          orderOps, prec is the precision of the variables defaults [1e-6 1]if nargin<5  options=[1e-6 1];endif nargin<4  evalOps=[];endif any(evalFN<48) %Not a .m file  estr=['x=pop(i,:); pop(i,xZomeLength)=', evalFN ';'];  else %A .m file    estr=['[pop(i,:) pop(i,xZomeLength)]=' evalFN '(pop(i,:),[0 evalOps]);'];  endnumVars     = bounds; 		%Number of variablesxZomeLength = numVars+1; 		%Length of string is numVar + fitpop         = zeros(num,xZomeLength); 	%Allocate the new populationfor i=1:num  pop(i,:)=[randperm(numVars) 0];  eval(estr);end

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