在遺傳算法中
執(zhí)行交叉變異得到正確的子代結(jié)果
是十分重要的一步

為了更好的交叉變異
有人發(fā)明了Grefenstette編碼

Grefenstette的編碼定義如下：
既是：通過(guò)已有的順序（非常重要，編碼解碼都靠它），
產(chǎn)生一個(gè)訪問(wèn)序列，
且每訪問(wèn)完一個(gè)點(diǎn)，就需要把點(diǎn)從已有序列刪除，形成新的序列
作為新的訪問(wèn)前置條件
例如已有順序
1，2，3，4，5
編碼集：4，2，1，2，1
通過(guò)編碼集得到的解碼集：
解碼集：4，2，1，5，3

注意編碼集最后一位永遠(yuǎn)都是以1結(jié)束

以種群數(shù)量S 與 生存環(huán)境數(shù)量M為研究對(duì)象，

產(chǎn)生一個(gè)1——M的序列
加上s就是：
產(chǎn)生一個(gè)SxM的原始已有序列矩陣，每一行為一個(gè)種群對(duì)于的已有序列

再根據(jù)Grefenstette的編碼規(guī)則：
訪問(wèn)生成序列下標(biāo)并刪除對(duì)應(yīng)點(diǎn)
得到編碼程序：

%Grefenstette的編碼與主函數(shù) s=3;%種群數(shù)量M=5;%城市數(shù)量 pop=zeros(s,M); for i=1:s%產(chǎn)生1-t的隨機(jī)數(shù)列pop(i,1:M)=randperm(M); end fprintf('原始信息（一行為一個(gè)信息）'); pop % 編碼grePop=zeros(s,M); %原始種群Grefenstette編碼的結(jié)果%Grefenstette的編碼for i=1:s %一行代表一個(gè)生存環(huán)境temp=[1:1:M];for j=1:Mloc=find(pop(i,j)==temp);grePop(i,j)=loc(1);temp(loc(1))=[];endendfprintf('編碼結(jié)果：');grePop

又根據(jù)編碼結(jié)果來(lái)計(jì)算解碼集：
得到編碼程序：
grePop是已知的編碼集矩陣
s,M對(duì)應(yīng)于編碼程序的s,M

%Grefenstette的解碼 function GrefenstetteDecode(grePop,s,M) %解碼for i=1:s %初始數(shù)據(jù)1--Mtemp=[1:1:M];for j=1:M%解碼集%temp(grePop(i,j))pop(i,j)=temp(grePop(i,j));%一行代表一個(gè)生存環(huán)境%去掉temp(grePop(i,j))temp(grePop(i,j))=[];endendpop

舉例：
2種群，4城市：

編碼截圖：

解碼截圖：

可以看到完全將隨機(jī)產(chǎn)生的原始信息還原回來(lái)了。

完。
加油，奧利給！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab-Grefenstette的编码与解码的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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