[你们唇裂有没有遗传呀]很多小时候是兔唇患者的父母都非常担心这个问题。兔唇会严重影响外貌，也会影响到孩子的身心健康，不利于孩子健康成长，这是所有父母不想看到的。但是造成幼儿兔唇的原因有很多，那...+阅读
遗传算法我懂，我的论文就是用着这个算法，具体到你要遗传算法是做什么？优化什么的。。。我给你一个标准遗传算法程序供你参考：该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优%% 清空环境变量 clc clear%% 初始化遗传算法参数%初始化参数 maxgen=100； %进化代数，即迭代次数 sizepop=20； %种群规模 pcross=[0.4]； %交叉概率选择，0和1之间 pmutation=[0.2]； %变异概率选择，0和1之间 lenchrom=[1 1]； %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1 bound=[-5 5;-5 5]； %数据范围 individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom'，[]）； %将种群信息定义为一个结构体 avgfitness=[]； %每一代种群的平均适应度 bestfitness=[]； %每一代种群的最佳适应度 bestchrom=[]； %适应度最好的染色体%% 初始化种群计算适应度值% 初始化种群 for i=1:sizepop %随机产生一个种群 individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); x=individuals.chrom(i，：)； %计算适应度 individuals.fitness(i)=fun(x)； %染色体的适应度 end%找最好的染色体 [bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness); bestchrom=individuals.chrom(bestindex，：)； %最好的染色体 avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop； %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度 trace=[avgfitness bestfitness]； %% 迭代寻优% 进化开始 for i=1:maxgen i % 选择 individuals=Select(individuals,sizepop); avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop； %交叉 individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound)； % 变异 individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound)； % 计算适应度 for j=1:sizepop x=individuals.chrom(j，：)； %解码 individuals.fitness(j)=fun(x); end %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置 [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness); [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness)； % 代替上一次进化中最好的染色体 if bestfitness>newbestfitness bestfitness=newbestfitness; bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:); end individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom; individuals.fitness(worestindex)=bestfitness; avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; trace=[trace;avgfitness bestfitness]； %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度 end%进化结束%% 结果分析 [r c]=size(trace); plot([1:r]',trace(:,2),'r-'); title（'适应度曲线'，'fontsize',12）; xlabel（'进化代数'，'fontsize',12）;ylabel（'适应度'，'fontsize',12）; axis([0,100,0,1]) disp（'适应度 变量'）； x=bestchrom；% 窗口显示 disp([bestfitness x]);
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