Buscando una explicación de un fragmento de código de matlab de algoritmo genético

Primero, veamos para qué se utilizan estas funciones en esta estructura, prob, probabilidad. se convertirá en . Tenga en cuenta que esta operación es diferente de la función sort(); simplemente invierte el orden anterior y no ordena.

Desde aquí probablemente puedas ver que el valor de esta retención es en realidad igual al cromosoma, que es el número de cromosomas. Esto hace que diferentes cromosomas tengan diferentes probabilidades de apareamiento. Se puede ver desde aquí que la probabilidad de emparejamiento del primer cromosoma debería ser la más alta y luego disminuir en secuencia.

Luego calcule la probabilidad, cumsum() y la suma. Por ejemplo, en el ejemplo dado en matlab, usamos.

Tenga en cuenta aquí que transpone nuevamente porque en la primera línea del problema de cálculo usó un vector de fila y lo convirtió en un vector de columna y ahora quiere sumar 0, por lo que al realizar la operación cumsun(), nuevamente convierte el resultado de un vector de columna a un vector de fila.

Esta es la única información que puedes obtener de estas dos líneas de código.

Pero en pocas palabras, todavía no está claro cuál es el núcleo de este algoritmo genético. En términos generales, solo existe la aplicación de la ley de intercambio de cadenas dentro de la red neuronal, y generalmente no existe ninguna aplicación. de la ley de separación genética. Mire esto, es un método para separar primero y luego emparejar libremente. Esto debería ser algo relativamente sofisticado.