遺傳演算法源程序

Ⅰ 遺傳演算法解決有時間窗的車輛調度問題源程序出錯，求教

1、要看你組合優化是屬於哪種問題，一般的組合優化都是混合整數線性或非線性的，那麼就不行了，因此要對遺傳演算法改進才能計算。2、如果有現成的工具箱求解你的組合優化問題肯定要方便些，但碰到具體問題，可能要對參數進行一些設置更改

Ⅱ 求一個基本遺傳演算法的MATLAB代碼

我發一些他們的源程序你，都是我在文獻中搜索總結出來的：
%
下面舉例說明遺傳演算法
%
%
求下列函數的最大值
%
%
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)
x∈[0,10]
%
%
將
x
的值用一個10位的二值形式表示為二值問題，一個10位的二值數提供的解析度是每為
(10-0)/(2^10-1)≈0.01
。
%
%
將變數域
[0,10]
離散化為二值域
[0,1023],
x=0+10*b/1023,
其中
b
是
[0,1023]
中的一個二值數。
%
%
%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%
編程
%-----------------------------------------------
%
2.1初始化(編碼)
%
initpop.m函數的功能是實現群體的初始化，popsize表示群體的大小，chromlength表示染色體的長度(二值數的長度)，
%
長度大小取決於變數的二進制編碼的長度(在本例中取10位)。
%遺傳演算法子程序
%Name:
initpop.m
%初始化
function
pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength));
%
rand隨機產生每個單元為
{0,1}
行數為popsize，列數為chromlength的矩陣，
%
roud對矩陣的每個單元進行圓整。這樣產生的初始種群。
%
2.2.2
將二進制編碼轉化為十進制數(2)
%
decodechrom.m函數的功能是將染色體(或二進制編碼)轉換為十進制，參數spoint表示待解碼的二進制串的起始位置
%
(對於多個變數而言，如有兩個變數，採用20為表示，每個變數10為，則第一個變數從1開始，另一個變數從11開始。本例為1)，
%
參數1ength表示所截取的長度（本例為10）。
%遺傳演算法子程序
%Name:
decodechrom.m
%將二進制編碼轉換成十進制
function
pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
%
2.4
選擇復制
%
選擇或復制操作是決定哪些個體可以進入下一代。程序中採用賭輪盤選擇法選擇，這種方法較易實現。
%
根據方程
pi=fi/∑fi=fi/fsum
，選擇步驟：
%
1）
在第
t
代，由（1）式計算
fsum
和
pi
%
2）
產生
{0,1}
的隨機數
rand(
.)，求
s=rand(
.)*fsum
%
3）
求
∑fi≥s
中最小的
k
，則第
k
個個體被選中
%
4）
進行
N
次2）、3）操作，得到
N
個個體，成為第
t=t+1
代種群
%遺傳演算法子程序
%Name:
selection.m
%選擇復制
function
[newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue);
%求適應值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit;
%單個個體被選擇的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue);
%如
fitvalue=[1
2
3
4]，則
cumsum(fitvalue)=[1
3
6
10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1));
%從小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while
newin<=px
if(ms(newin))
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Ⅲ 基本遺傳演算法源程序C語言

你肯定寫了 #include <graph.c>
你確定路徑對了么 你確定tc文件夾的include文件夾中有gragh.c么

Ⅳ NSGA2遺傳演算法在matlab具體使用方法，有源代碼該如何修改程序中的參數及設置

遺傳演算法在matlab里有兩個函數，分別是ga和gaoptimset，前者用來調用遺傳演算法，後者用來設定遺傳演算法的參數，具體內容可以doc ga查看，遺傳演算法有哪些參數可以直接在命令窗口輸入gaoptimset查看，祝好。

Ⅳ Matlab下的遺傳演算法求解TSP問題的源程序

n個城市，編號為1---n
for循環的次數是螞蟻重復城市的次數，比如5個螞蟻放到4個城市，需要重復兩遍才能放完螞蟻，每次循環產生n個1---n的隨機數,相當於隨機n個城市，產生城市序列
循環結束
tabu一句表示將m個螞蟻隨機，每個螞蟻放到前面產生的城市序列中，每個螞蟻一個城市，需要m個，所以提取前面1：m個序列
'表示轉置，沒有多大用處，可能參與後面的計算方便。
我感覺如果m,n很大的話，你這樣做會產生很大的浪費，計算很多的隨機數，這樣的話更好，一句就得：(如果變數randpos後面沒有用到的話，如果用到了，還要用你的程序)
tabu=ceil(n*rand(1,m))'

Ⅵ 基本遺傳演算法源程序

下面這個鏈接中，遺傳演算法的詳細說明和例子都有了
http://ke..com/view/45853.html?wtp=tt

再給你補充幾個例子：
3.4.4.1重溫輪盤賭選擇 (Roulette Whell Selection Revisited )

SGenome& CgaBob::RouletteWheelSelection()
{
double fSlice = RandFloat()*m_dTotalFitnessScore;
我們從零到整個適應分范圍內隨機選取了一實數fSlice 。
我喜歡把此數看作整個適應性分數餅圖中的一塊，如早先在圖3.4中所示。
〔但並不是其中一塊，譯注〕
double cfTotal = O;
int SelectedGenome = 0;
for (int i=O; i<m_iPopSize; ++i)
{
cfTotal += m_vecGenomes[i].dFitness;
if (cfTotal > fSlice)
{
SelectedGenome = i;
break;
}
}
return m_vecGenomes[SelectedGenome];
}

現在，程序通過循環來考察各基因組，把它們相應的適應性分數一個一個累加起來，直到這一 部分累加和 大於 fSlice 值時，
就返回該基因組。就是這樣簡單。

3.4.4.2 重溫雜交操作（Crossover Revisited）

這一函數要求2個染色體在同一隨機位置上斷裂開，然後將它們在斷開點以後的部分進行互換，以形成 2 個新的染色體 ( 子代 ) 。

void CgaBob::Crossover( const vector<int> &mum, const vector<int> &dad, vector<int> &baby1, vector<int> &baby2)
{

這一函數共傳入 4 個參數，參數傳遞均採用引用（ reference ）方式，
其中前2 個傳入父輩 parent 的染色體（別忘記 , 染色體只是一個整數型的矢量std::vector ），
後 2 個則是用來 子代染色體的空矢量。
if ( (RandFloat() > m_dCrossoverRate) || (mum == dad) )
{
baby1 = mum;
baby2 = dad;
return;
}
這里，首先是進行檢測，看 mum 和 dad 兩個上輩是否需要進行雜交。
雜交發生的概率是由參數 m_dCrossoverRate 確定。
如果不發生雜交，則2個上輩染色體不作任何改變地就直接復制為子代，函數立即返回。
int cp = RandInt(0, m_iChromoLength - 1) ；
沿染色體的長度隨機選擇一個點來裂開染色體。

for (int i=0; i<cp; i++)
{
baby1.push_back(mum[i]);
baby2.push_back(dad[i]);
}
for (i=cp; i<mum.size(); i++)
{
baby1.push_back(dad[i]);
baby2.push_back(mum[i]);}

這兩個小循環把 2 個 parent 染色體在雜交點（ CP,crossover point ）
以後的所有位進行了互換，並把新的染色體賦給了 2 個子代 : baby1 和 baby2 。

3.4.4.3 重溫變異操作（Mutation Revisited）

這一函數所做的工作，不過就是沿著一個染色體的長度，一bit一bit地進行考察，並按m_dMutationRate給定的幾率，將其中某些bit實行翻轉。

void CgaBob::Mutate(vector<int> &vecBits)
{
for (int curBit=0; curBit<vecBits.size(); curBit++)
{ //是否要翻轉此bit?
if (RandFloat() < m_dMutationRate)
( //是，就翻轉此bit
vecBits[curBit] = !vecBits[curBit];
} }//移到下一個bit
}

Ⅶ 請問這個MATLAB遺傳演算法源代碼應該怎樣使用

在command窗口中輸入函數名字加參數值，把括弧里的參數變成具體數後在命令窗口中輸入ga(d,termops,num,pc,cxops,pm,alpha)

Ⅷ MATLAB編遺傳演算法源程序

遺傳演算法實例:

也是自己找來的，原代碼有少許錯誤，本人都已更正了，調試運行都通過了的。
對於初學者，尤其是還沒有編程經驗的非常有用的一個文件
遺傳演算法實例

% 下面舉例說明遺傳演算法 %
% 求下列函數的最大值 %
% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %
% 將 x 的值用一個10位的二值形式表示為二值問題，一個10位的二值數提供的解析度是每為 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 %
% 將變數域 [0,10] 離散化為二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一個二值數。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

% 編程
%-----------------------------------------------
% 2.1初始化(編碼)
% initpop.m函數的功能是實現群體的初始化，popsize表示群體的大小，chromlength表示染色體的長度(二值數的長度)，
% 長度大小取決於變數的二進制編碼的長度(在本例中取10位)。
%遺傳演算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand隨機產生每個單元為 {0,1} 行數為popsize，列數為chromlength的矩陣，
% roud對矩陣的每個單元進行圓整。這樣產生的初始種群。

% 2.2 計算目標函數值
% 2.2.1 將二進制數轉化為十進制數(1)
%遺傳演算法子程序
%Name: decodebinary.m
%產生 [2^n 2^(n-1) ... 1] 的行向量，然後求和，將二進制轉化為十進制
function pop2=decodebinary(pop)
[px,py]=size(pop); %求pop行和列數
for i=1:py
pop1(:,i)=2.^(py-i).*pop(:,i);
end
pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和

% 2.2.2 將二進制編碼轉化為十進制數(2)
% decodechrom.m函數的功能是將染色體(或二進制編碼)轉換為十進制，參數spoint表示待解碼的二進制串的起始位置
% (對於多個變數而言，如有兩個變數，採用20為表示，每個變數10為，則第一個變數從1開始，另一個變數從11開始。本例為1)，
% 參數1ength表示所截取的長度（本例為10）。
%遺傳演算法子程序
%Name: decodechrom.m
%將二進制編碼轉換成十進制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);

% 2.2.3 計算目標函數值
% calobjvalue.m函數的功能是實現目標函數的計算，其公式採用本文示例模擬，可根據不同優化問題予以修改。
%遺傳演算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%實現目標函數的計算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10); %將pop每行轉化成十進制數
x=temp1*10/1023; %將二值域 中的數轉化為變數域 的數
objvalue=10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %計算目標函數值

% 2.3 計算個體的適應值
%遺傳演算法子程序
%Name:calfitvalue.m
%計算個體的適應值
function fitvalue=calfitvalue(objvalue)
global Cmin;
Cmin=0;
[px,py]=size(objvalue);
for i=1:px
if objvalue(i)+Cmin>0
temp=Cmin+objvalue(i);
else
temp=0.0;
end
fitvalue(i)=temp;
end
fitvalue=fitvalue';

% 2.4 選擇復制
% 選擇或復制操作是決定哪些個體可以進入下一代。程序中採用賭輪盤選擇法選擇，這種方法較易實現。
% 根據方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，選擇步驟：
% 1） 在第 t 代，由（1）式計算 fsum 和 pi
% 2） 產生 {0,1} 的隨機數 rand( .)，求 s=rand( .)*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，則第 k 個個體被選中
% 4） 進行 N 次2）、3）操作，得到 N 個個體，成為第 t=t+1 代種群
%遺傳演算法子程序
%Name: selection.m
%選擇復制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求適應值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %單個個體被選擇的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，則 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %從小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while newin<=px
if(ms(newin))<fitvalue(fitin)
newpop(newin)=pop(fitin);
newin=newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end

% 2.5 交叉
% 交叉(crossover)，群體中的每個個體之間都以一定的概率 pc 交叉，即兩個個體從各自字元串的某一位置
% （一般是隨機確定）開始互相交換，這類似生物進化過程中的基因分裂與重組。例如，假設2個父代個體x1，x2為：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 從每個個體的第3位開始交叉，交又後得到2個新的子代個體y1，y2分別為：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 這樣2個子代個體就分別具有了2個父代個體的某些特徵。利用交又我們有可能由父代個體在子代組合成具有更高適合度的個體。
% 事實上交又是遺傳演算法區別於其它傳統優化方法的主要特點之一。
%遺傳演算法子程序
%Name: crossover.m
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1
if(rand<pc)
cpoint=round(rand*py);
newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)];
newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else
newpop(i,:)=pop(i);
newpop(i+1,:)=pop(i+1);
end
end

% 2.6 變異
% 變異(mutation)，基因的突變普遍存在於生物的進化過程中。變異是指父代中的每個個體的每一位都以概率 pm 翻轉，即由「1」變為「0」，
% 或由「0」變為「1」。遺傳演算法的變異特性可以使求解過程隨機地搜索到解可能存在的整個空間，因此可以在一定程度上求得全局最優解。
%遺傳演算法子程序
%Name: mutation.m
%變異
function [newpop]=mutation(pop,pm)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:px
if(rand<pm)
mpoint=round(rand*py);
if mpoint<=0
mpoint=1;
end
newpop(i)=pop(i);
if any(newpop(i,mpoint))==0
newpop(i,mpoint)=1;
else
newpop(i,mpoint)=0;
end
else
newpop(i)=pop(i);
end
end

% 2.7 求出群體中最大得適應值及其個體
%遺傳演算法子程序
%Name: best.m
%求出群體中適應值最大的值
function [bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue)
[px,py]=size(pop);
bestindivial=pop(1,:);
bestfit=fitvalue(1);
for i=2:px
if fitvalue(i)>bestfit
bestindivial=pop(i,:);
bestfit=fitvalue(i);
end
end

% 2.8 主程序
%遺傳演算法主程序
%Name:genmain05.m
clear
clf
popsize=20; %群體大小
chromlength=10; %字元串長度（個體長度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.001; %變異概率

pop=initpop(popsize,chromlength); %隨機產生初始群體
for i=1:20 %20為迭代次數
[objvalue]=calobjvalue(pop); %計算目標函數
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %計算群體中每個個體的適應度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %復制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pc); %變異
[bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群體中適應值最大的個體及其適應值
y(i)=max(bestfit);
n(i)=i;
pop5=bestindivial;
x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)*10/1023;
pop=newpop;
end

fplot('10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0 10])
hold on
plot(x,y,'r*')
hold off

[z index]=max(y); %計算最大值及其位置
x5=x(index)%計算最大值對應的x值
y=z

【問題】求f(x)=x 10*sin(5x) 7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2 x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1) cos(2*pi*x2))) 22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv) 22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x 10*sin(5*x) 7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。

【問題】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
【分析】選擇二進制編碼，種群中的個體數目為10，二進制編碼長度為20，交叉概率為0.95,變異概率為0.08
【程序清單】
%編寫目標函數
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
%把上述函數存儲為fitness.m文件並放在工作目錄下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始種群，大小為10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',...
[0.08],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遺傳迭代
運算借過為：x =
7.8562 24.8553(當x為7.8562時，f（x）取最大值24.8553)
註：遺傳演算法一般用來取得近似最優解，而不是最優解。
遺傳演算法實例2
【問題】在－5<=Xi<=5,i=1,2區間內，求解
f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
【分析】種群大小10，最大代數1000，變異率0.1,交叉率0.3
【程序清單】
％源函數的matlab代碼
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.^2)/numv)))-exp(sum(cos(2*pi*x))/numv)+22.71282;
%適應度函數的matlab代碼
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遺傳演算法的matlab代碼
bounds=ones(2,1)*[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
註：前兩個文件存儲為m文件並放在工作目錄下，運行結果為
p =
0.0000 -0.0000 0.0055
大家可以直接繪出f(x)的圖形來大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用優化函數來驗證。matlab命令行執行命令：
fplot('x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)',[0,9])
evalops是傳遞給適應度函數的參數，opts是二進制編碼的精度，termops是選擇maxGenTerm結束函數時傳遞個maxGenTerm的參數，即遺傳代數。xoverops是傳遞給交叉函數的參數。mutops是傳遞給變異函數的參數。