在遺傳演算法中
執行交叉變異得到正確的子代結果
是十分重要的一步
為了更好的交叉變異
有人發明了grefenstette編碼
grefenstette的編碼定義如下：
既是：通過已有的順序（非常重要，編碼解碼都靠它），
產生乙個訪問序列，
且每訪問完乙個點，就需要把點從已有序列刪除，形成新的序列
作為新的訪問前置條件
例如已有順序
1，2，3，4，5
編碼集：4，2，1，2，1
通過編碼集得到的解碼集：
解碼集：4，2，1，5，3
注意編碼集最後一位永遠都是以1結束
以種群數量s 與 生存環境數量m為研究物件，
產生乙個1——m的序列
加上s就是：
產生乙個sxm的原始已有序列矩陣，每一行為乙個種群對於的已有序列
再根據grefenstette的編碼規則：
訪問生成序列下標並刪除對應點
得到編碼程式：
%grefenstette的編碼與主函式
s=3;%種群數量
m=5;%城市數量
pop=zeros(s,m);
for i=1:s
%產生1-t的隨機數列
pop(i,1:m)=randperm(m);
endfprintf('原始資訊（一行為乙個資訊）');
pop% 編碼
grepop=zeros(s,m); %原始種群grefenstette編碼的結果
%grefenstette的編碼
for i=1:s
%一行代表乙個生存環境
temp=[1:1:m];
for j=1:m
loc=find(pop(i,j)==temp);
grepop(i,j)=loc(1);
temp(loc(1))=;
endend
fprintf('編碼結果：');
grepop
得到編碼程式：
grepop是已知的編碼集矩陣
s,m對應於編碼程式的s,m
%grefenstette的解碼
function grefenstettedecode(grepop,s,m)
%解碼 for i=1:s
%初始資料1--m
temp=[1:1:m];
for j=1:m
%解碼集
%temp(grepop(i,j))
pop(i,j)=temp(grepop(i,j));
%一行代表乙個生存環境
%去掉temp(grepop(i,j))
temp(grepop(i,j))=;
endend
pop
2種群，4城市：
可以看到完全將隨機產生的原始資訊還原回來了。
完。加油，奧利給！
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