今天用刚出炉的GA，做了个小测试，呵呵，还不错，把结果总结了一下：
被测函数：（《演化程序－遗传算法和数据编码的结合》 科学出版社，2000， P26）
F(x1,x2)=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2) 的最大值
其中 －3.0<=x1<=12.1以及4.1<=x2<=5.8，函数的图形在【相册－资源】中（等俺会贴图了，再贴回来，呵呵）
现在我有5个选择算子，其中1和5是同样的，但是实现方法不同（可以同等看待，这里只不过多测试了一次而已，呵呵）
这5（4）个算子都包含了最优保存，它们分别是
1， 转盘式选择算子（最常见的，也就是比例算子）：selection1, selection5
2， 具有排名的转盘式选择算子：selection2
3， 随机一致算子：selection3
4， 锦标赛选择算子: selection4
现在我有两个算法性能评估指标（《演化计算》 潘正君等，清华大学出版社，1998，P66）
一个是平均性能值（在线性能），具体什么情况我就不说了：AVE
一个是最优性能值（离线性能），同上，呵呵：MAX
下面这个表格就是测试结果，敲数字可真不是个好活：）
|
| selection1 | selection2 | selection3 | selection4 | selection5 |
| AVE | 38.8503 | 38.3226 | 38.4503 | 38.1489 | 38.8503 |
| 33.5902 | 22.7836 | 33.6016 | 36.5246 | 34.1255 | |
| 11.6255 | 11.6333 | 11.6255 | 11.1268 | 11.6256 | |
| 5.725 | 5.6309 | 5.325 | 5.5251 | 5.725 | |
| MAX | 38.8474 | 36.3799 | 38.8502 | 38.8503 | 38.8493 |
| 38.1199 | 36.259 | 38.1921 | 38.5717 | 38.6797 | |
| 11.6257 | 11.1469 | 11.6254 | 11.6255 | 11.6255 | |
| 5.7256 | 4.6323 | 5.7251 | 5.725 | 5.7253 |
注：以上结果所用参数：
popsize=80，群中个体的数量
gen=300，代数
minvar=[-3.0 4.1]，由于这是一个双变量函数，所以minvar是二个，分别代表x1，x2的最小值，这个程序可以处理多变量的情况
maxvar=[12.1 5.8]，同上，只不过代表的是最大值，这样，每个变量就有了一个范围
scalevar=0.0001，求解精度，表格中凡是小数点后面是三位的表示第四位是0
pc=0.25，交叉概率
pm=0.01，变异概率
解释一下：从上到下的四个数字分别代表：最上面的一个是代表到第300代所找到的最优结果，第二个就是本次计算的AVE（或者MAX），第三个和第四个分别是取得最优结果时所对应的自变量值，这里有两个。
还有，AVE的大小说明算法的收敛性，而MAX则代表算法的趋向（on-going）性能
附录：各个结果所得到的图：
ave1:
max1
ave2
max2
ave3
max3
ave4
max4
ave5
max5
算了，我也不会贴图，大家到 相册-资源 中去看吧，嘿嘿
