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下面举例说明遗传算法 求下列函数的最大值 f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)x∈[0，10]将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。
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一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。
函数minwucha(a，b，c)的参数改为长度为3的向量，如minwucha(p)，p为长度为3的向量。
选择的结果是种群规模减小，不能使用固定的出示规模20，应把适应度函数里面两处循环for i=1：20改为for i=1：size(x，1)。主函数里面rein应为reins。
例如：[1，2，3]，[1，3，2]，[3，2，1]均是函数 3x+4y+5z100 的可行解（代进去成立即为可行解），那么这些可行解在遗传算法中均称为“染色体”。可行解由 3 个元素构成，每个元素都称为染色体的一个基因。
例如，对所有采用二进制编码的问题通用，或者对所有采用实数编码的问题通用。VBscript，Java Script应该都可以写遗传算法的。实际上只要这种语言可以产生随机数，只要能够处理数组，能够进行循环，那么就肯定可以写遗传算法。
从而每代大约发生Pm·Pop-Size·L次变异，其中L为串长。一个低水平的变异率足以防止整个群体中任一给定位保持永远收敛到单一的值。高水平的变异率产生的实质是随机搜索。
用遗传算法，模拟退火算法，这有可能得出次优解。 或者用每次从一个点遍历所有点，找到与它距离最短的点，连接，然后以下一个点为起点，找一个没有连接过的点并且是离它距离最短的点，连接，依次下去，知道找到最后的点。
1 针对给定的多个起点和终点，如果要求起点之间不交叉，那么存在最短路径。2 因为起点之间不交叉，可以将问题简化为多个单起点单终点的问题，可以使用 Dijkstra 算法或者 A* 算法等求解最短路径的算法。
节约里程法最短路径是两点之间直线最短。最短路径是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
floyd是求任意两点之间的最短距离。要经过所有点的话可以用蚁群算法，模拟退火算法，遗传算法。
参见 K条路算法测试程序 Dijkstra算法求最短路径：Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。