Question

请问这个MATLAB遗传算法源代码应该怎样使用？

后面的子程序太多了在问题里放不下，我就把主程序发生来吧。是下面这个。

function [bestpop,trace]=ga(d,termops,num,pc,cxops,pm,alpha)
%
%————————————————————————
%[bestpop,trace]=ga(d,termops,num,pc,cxops,pm,alpha)
%d:距离矩阵
%termops:种群带数
%num:每带染色体的个数
%pc:交叉概率
%cxops:由于本程序采用单点交叉，交叉点的设置在本程序中没有很好的解决，所以本文了采用定点，即第cxops，可以随机产生。
%pm:变异概率
%alpha:评价函数eval(vi)=alpha*(1-alpha).^(i-1).
%bestpop:返回的最优种群
%trace:进化轨迹
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%e-mail:tobysidney33@sohu.com
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%
citynum=size(d,2);
n=nargin;
if n<2
disp('缺少变量！！')
disp('^_^开个玩笑^_^')
end
if n<2
termops=500;
num=50;
pc=0.25;
cxops=3;
pm=0.30;
alpha=0.10;
end
if n<3
num=50;
pc=0.25;
cxops=3;
pm=0.30;
alpha=0.10;
end
if n<4
pc=0.25;
cxops=3;
pm=0.30;
alpha=0.10;
end
if n<5
cxops=3;
pm=0.30;
alpha=0.10;
end
if n<6
pm=0.30;
alpha=0.10;
end
if n<7
alpha=0.10;
end
if isempty(cxops)
cxops=3;
end
[t]=initializega(num,citynum);
for i=1:termops
[l]=f(d,t);
[x,y]=find(l==max(l));
trace(i)=-l(y(1));
bestpop=t(y(1),:);
[t]=select(t,l,alpha);
[g]=grefenstette(t);
[g1]=crossover(g,pc,cxops);
[g]=mutation(g1,pm); %均匀变异
[t]=congrefenstette(g);
end

我的问题是这样的，呃，因为我刚接触MATLAB不久，对它的很多操作都不太清楚。我的理解是这个遗传算法的代码全都是装在一个个不同的M文件里，定义了各自的函数，然后运行主程序，在主程序中调用了各个子程序。但是这些程序都写好后，我不知道怎样运行这个遗传算法。也就是，我想知道当我想用遗传算法来解一道题时，那些算法需要的函数都写在M文件里了，那么现在我应该在命令窗口输入什么来进行一次运算？
是输入GA吗？

Answer 1

在command窗口中输入函数名字加参数值，把括号里的参数变成具体数后在命令窗口中输入ga(d,termops,num,pc,cxops,pm,alpha)

Answer 2

请问你那个程序后来好事么？ 我用的时候有个环节进行不下去了