大致算法和答案1类似 :Aa的前概率为2/3,AA的前概率为1/3 Aa的条件概率为1/2*1/2*1/2=1/8,AA的条件概率为1 所以Aa的联合概率为2/3*1/8=1/12,AA的条件概率为1/3*1=1/3 则Aa的后概率为1/5,AA的后概率为4/5 因此这对夫妇再生育时出现患儿的概率为1/5*1/2=1/10

AR病,父母一方为Aa,另一方不确定为Aa还是AA时,若是生出几个正常的孩子时,自然的AA的相对概率就会增大,Aa的概率就相对降低了

matlab自带的有遗传算法工具箱,也就是两个函数,分别是 x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)options = gaoptimset('param1',value1,'param2',value2,.)在帮助文件(doc ga/gaoptimset)里面自己好还看看它的用法就可以了,每一个参数都有详细的说明,应该可以帮助到你.

我来说说我的思路吧这种拟合问题的目的是求出拟合函数的参数,如多项式函数的系数那么可以把拟合函数值与Y的绝对差值当做目标函数和适应度函数,相对应所求的拟合函数的参数作为遗传算法中的基因编码,每组参数对应一个拟合函数相当于一个染色体个体遗传算法采用基本遗传算法即可单点交叉,高斯变异初步设想,望请指正

遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题.粒子群算法适合求解实数问题,算法简单,计算方便,求解速度快,但是存在着陷入局部最优等问题.蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大.要将三种算法进行混合,就要针对特定问题,然后融合其中的优势,比如将遗传算法中的变异算子加入粒子群中就可以形成基于变异的粒子群算法.

遗传算法有比较强的全局搜索能力,特别是当交叉概率比较大时,能产生大量的新个体,提高了全局搜索范围,遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题. 蚁群算法适合在图上搜索路径问题,计算开销会大.两者都是随机算法,只不过遗传算法是仿生学的算法;蚁群算法是数学算法,是应用目前最广的算法 .针对不同的研究方向,它所体现出来的优缺点是不一样的,将这两个算法混合,优势互补,提高优化性能,并且分别来求解离散空间的和连续空间的优化问题. 希望可以帮到您,望采纳!

用ga函数,ga函数就是遗传算法的函数,它的调用格式为:x = ga(fitnessfcn,nvars,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)fitnessfcn就是待优化函数,nvars为变量个数,然后后.

遗传算法定义 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方.

np-hard问题 可以用遗传算法求解 由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其它辅助知识,而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适.

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法.遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体.染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的.因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.