tspmatlab遺傳演算法
⑴ matlab遺傳演算法程序錯誤，出問題了，求高手指點！
我給你寫個正確的吧，你看，
% 清空環境變數
clc
clear
%
%% 網路結構建立
%讀取數據
load data input output
%節點個數
inputnum=2;
hiddennum=5;
outputnum=1;
%訓練數據和預測數據
input_train=input(1:1900,:)';
input_test=input(1901:2000,:)';
output_train=output(1:1900)';
output_test=output(1901:2000)';
%選連樣本輸入輸出數據歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%構建網路
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
%% 遺傳演算法參數初始化
maxgen=20; %進化代數，即迭代次數
sizepop=10; %種群規模
pcross=[0.2]; %交叉概率選擇，0和1之間
pmutation=[0.1]; %變異概率選擇，0和1之間
%節點總數
numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;
lenchrom=ones(1,numsum);
bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)]; %數據范圍
%------------------------------------------------------種群初始化--------------------------------------------------------
indivials=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %將種群信息定義為一個結構體
avgfitness=[]; %每一代種群的平均適應度
bestfitness=[]; %每一代種群的最佳適應度
bestchrom=[]; %適應度最好的染色體
%初始化種群
for i=1:sizepop
%隨機產生一個種群
indivials.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); %編碼（binary和grey的編碼結果為一個實數，float的編碼結果為一個實數向量）
x=indivials.chrom(i,:);
%計算適應度
indivials.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色體的適應度
end
FitRecord=[];
%找最好的染色體
[bestfitness bestindex]=min(indivials.fitness);
bestchrom=indivials.chrom(bestindex,:); %最好的染色體
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop; %染色體的平均適應度
% 記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
trace=[avgfitness bestfitness];
%% 迭代求解最佳初始閥值和權值
% 進化開始
for i=1:maxgen
i
% 選擇
indivials=Select(indivials,sizepop);
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
%交叉
indivials.chrom=Cross(pcross,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,bound);
% 變異
indivials.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,indivials.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);
% 計算適應度
for j=1:sizepop
x=indivials.chrom(j,:); %解碼
indivials.fitness(j)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
end
%找到最小和最大適應度的染色體及它們在種群中的位置
[newbestfitness,newbestindex]=min(indivials.fitness);
[worestfitness,worestindex]=max(indivials.fitness);
% 代替上一次進化中最好的染色體
if bestfitness>newbestfitness
bestfitness=newbestfitness;
bestchrom=indivials.chrom(newbestindex,:);
end
indivials.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
indivials.fitness(worestindex)=bestfitness;
avgfitness=sum(indivials.fitness)/sizepop;
trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %記錄每一代進化中最好的適應度和平均適應度
FitRecord=[FitRecord;indivials.fitness];
end
%% 遺傳演算法結果分析
figure(1)
[r c]=size(trace);
plot([1:r]',trace(:,2),'b--');
title(['適應度曲線 ' '終止代數＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('進化代數');ylabel('適應度');
legend('平均適應度','最佳適應度');
disp('適應度 變數');
%% 把最優初始閥值權值賦予網路預測
% %用遺傳演算法優化的BP網路進行值預測
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);
net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);
net.b{2}=B2;
%% BP網路訓練
%網路進化參數
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
%net.trainParam.goal=0.00001;
%網路訓練
[net,per2]=train(net,inputn,outputn);
%% BP網路預測
%數據歸一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
an=sim(net,inputn_test);
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);
error=test_simu-output_test;
⑵ 遺傳演算法求解tsp問題的matlab程序
把下面的（1）-（7）依次存成相應的.m文件，在（7）的m文件下運行就可以了
（1） 適應度函數fit.m
function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)
fitness=len;
for i=1:length(len)
fitness(i,1)=(1-(len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.0001)).^m;
end
(2)個體距離計算函數 mylength.m
function len=myLength(D,p)
[N,NN]=size(D);
len=D(p(1,N),p(1,1));
for i=1:(N-1)
len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));
end
end
(3)交叉操作函數 cross.m
function [A,B]=cross(A,B)
L=length(A);
if L<10
W=L;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10
W=ceil(L/10)+8;
else
W=floor(L/10)+8;
end
p=unidrnd(L-W+1);
fprintf('p=%d ',p);
for i=1:W
x=find(A==B(1,p+i-1));
y=find(B==A(1,p+i-1));
[A(1,p+i-1),B(1,p+i-1)]=exchange(A(1,p+i-1),B(1,p+i-1));
[A(1,x),B(1,y)]=exchange(A(1,x),B(1,y));
end
end
(4)對調函數 exchange.m
function [x,y]=exchange(x,y)
temp=x;
x=y;
y=temp;
end
(5)變異函數 Mutation.m
function a=Mutation(A)
index1=0;index2=0;
nnper=randperm(size(A,2));
index1=nnper(1);
index2=nnper(2);
%fprintf('index1=%d ',index1);
%fprintf('index2=%d ',index2);
temp=0;
temp=A(index1);
A(index1)=A(index2);
A(index2)=temp;
a=A;
end
(6)連點畫圖函數 plot_route.m
function plot_route(a,R)
scatter(a(:,1),a(:,2),'rx');
hold on;
plot([a(R(1),1),a(R(length(R)),1)],[a(R(1),2),a(R(length(R)),2)]);
hold on;
for i=2:length(R)
x0=a(R(i-1),1);
y0=a(R(i-1),2);
x1=a(R(i),1);
y1=a(R(i),2);
xx=[x0,x1];
yy=[y0,y1];
plot(xx,yy);
hold on;
end
end
(7)主函數
clear;
clc;
%%%%%%%%%%%%%%%輸入參數%%%%%%%%
N=50; %%城市的個數
M=100; %%種群的個數
C=100; %%迭代次數
C_old=C;
m=2; %%適應值歸一化淘汰加速指數
Pc=0.4; %%交叉概率
Pmutation=0.2; %%變異概率
%%生成城市的坐標
pos=randn(N,2);
%%生成城市之間距離矩陣
D=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=i+1:N
dis=(pos(i,1)-pos(j,1)).^2+(pos(i,2)-pos(j,2)).^2;
D(i,j)=dis^(0.5);
D(j,i)=D(i,j);
end
end
%%如果城市之間的距離矩陣已知，可以在下面賦值給D，否則就隨機生成
%%生成初始群體
popm=zeros(M,N);
for i=1:M
popm(i,:)=randperm(N);
end
%%隨機選擇一個種群
R=popm(1,:);
figure(1);
scatter(pos(:,1),pos(:,2),'rx');
axis([-3 3 -3 3]);
figure(2);
plot_route(pos,R); %%畫出種群各城市之間的連線
axis([-3 3 -3 3]);
%%初始化種群及其適應函數
fitness=zeros(M,1);
len=zeros(M,1);
for i=1:M
len(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
R=popm(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
fitness=fitness/sum(fitness);
distance_min=zeros(C+1,1); %%各次迭代的最小的種群的距離
while C>=0
fprintf('迭代第%d次\n',C);
%%選擇操作
nn=0;
for i=1:size(popm,1)
len_1(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
jc=rand*0.3;
for j=1:size(popm,1)
if fitness(j,1)>=jc
nn=nn+1;
popm_sel(nn,:)=popm(j,:);
break;
end
end
end
%%每次選擇都保存最優的種群
popm_sel=popm_sel(1:nn,:);
[len_m len_index]=min(len_1);
popm_sel=[popm_sel;popm(len_index,:)];
%%交叉操作
nnper=randperm(nn);
A=popm_sel(nnper(1),:);
B=popm_sel(nnper(2),:);
for i=1:nn*Pc
[A,B]=cross(A,B);
popm_sel(nnper(1),:)=A;
popm_sel(nnper(2),:)=B;
end
%%變異操作
for i=1:nn
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick<=Pmutation
popm_sel(i,:)=Mutation(popm_sel(i,:));
end
end
%%求適應度函數
NN=size(popm_sel,1);
len=zeros(NN,1);
for i=1:NN
len(i,1)=myLength(D,popm_sel(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
distance_min(C+1,1)=minlen;
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
fprintf('minlen=%d\n',minlen);
R=popm_sel(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
popm=[];
popm=popm_sel;
C=C-1;
%pause(1);
end
figure(3)
plot_route(pos,R);
axis([-3 3 -3 3]);
⑶ 急求 蟻群混合遺傳演算法在matlab上的實現以解決TSP旅行商的問題 小弟感激不盡
建立m文件
function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
%%-------------------------------------------------------------------------
%% 主要符號說明
%% C n個城市的坐標，n×2的矩陣
%% NC_max 最大迭代次數
%% m 螞蟻個數
%% Alpha 表徵信息素重要程度的參數
%% Beta 表徵啟發式因子重要程度的參數
%% Rho 信息素蒸發系數
%% Q 信息素增加強度系數
%% R_best 各代最佳路線
%% L_best 各代最佳路線的長度
%%=========================================================================
%%第一步：變數初始化
n=size(C,1);%n表示問題的規模（城市個數）
D=zeros(n,n);%D表示完全圖的賦權鄰接矩陣
for i=1:n
for j=1:n
if i~=j
D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;
else
D(i,j)=eps; %i=j時不計算，應該為0，但後面的啟發因子要取倒數，用eps（浮點相對精度）表示
end
D(j,i)=D(i,j); %對稱矩陣
end
end
Eta=1./D; %Eta為啟發因子，這里設為距離的倒數
Tau=ones(n,n); %Tau為信息素矩陣
Tabu=zeros(m,n); %存儲並記錄路徑的生成
NC=1; %迭代計數器，記錄迭代次數
R_best=zeros(NC_max,n); %各代最佳路線
L_best=inf.*ones(NC_max,1); %各代最佳路線的長度
L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路線的平均長度
while NC<=NC_max %停止條件之一：達到最大迭代次數，停止
%%第二步：將m只螞蟻放到n個城市上
Randpos=[]; %隨即存取
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))'; %此句不太理解？
%%第三步：m只螞蟻按概率函數選擇下一座城市，完成各自的周遊
for j=2:n %所在城市不計算
for i=1:m
visited=Tabu(i,1:(j-1)); %記錄已訪問的城市，避免重復訪問
J=zeros(1,(n-j+1)); %待訪問的城市
P=J; %待訪問城市的選擇概率分布
Jc=1;
for k=1:n
if length(find(visited==k))==0 %開始時置0
J(Jc)=k;
Jc=Jc+1; %訪問的城市個數自加1
end
end
%下面計算待選城市的概率分布
for k=1:length(J)
P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);
end
P=P/(sum(P));
%按概率原則選取下一個城市
Pcum=cumsum(P); %cumsum，元素累加即求和
Select=find(Pcum>=rand); %若計算的概率大於原來的就選擇這條路線
to_visit=J(Select(1));
Tabu(i,j)=to_visit;
end
end
if NC>=2
Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);
end
%%第四步：記錄本次迭代最佳路線
L=zeros(m,1); %開始距離為0，m*1的列向量
for i=1:m
R=Tabu(i,:);
for j=1:(n-1)
L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1)); %原距離加上第j個城市到第j+1個城市的距離
end
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n)); %一輪下來後走過的距離
end
L_best(NC)=min(L); %最佳距離取最小
pos=find(L==L_best(NC));
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:); %此輪迭代後的最佳路線
L_ave(NC)=mean(L); %此輪迭代後的平均距離
NC=NC+1 %迭代繼續
%%第五步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n); %開始時信息素為n*n的0矩陣
for i=1:m
for j=1:(n-1)
Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);
%此次循環在路徑（i，j）上的信息素增量
end
Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);
%此次循環在整個路徑上的信息素增量
end
Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau; %考慮信息素揮發，更新後的信息素
%%第六步：禁忌表清零
Tabu=zeros(m,n); %%直到最大迭代次數
end
%%第七步：輸出結果
Pos=find(L_best==min(L_best)); %找到最佳路徑（非0為真）
Shortest_Route=R_best(Pos(1),:) %最大迭代次數後最佳路徑
Shortest_Length=L_best(Pos(1)) %最大迭代次數後最短距離
subplot(1,2,1) %繪制第一個子圖形
DrawRoute(C,Shortest_Route) %畫路線圖的子函數
subplot(1,2,2) %繪制第二個子圖形
plot(L_best)
hold on %保持圖形
plot(L_ave,'r')
title('平均距離和最短距離') %標題
function DrawRoute(C,R)
%%=========================================================================
%% DrawRoute.m
%% 畫路線圖的子函數
%%-------------------------------------------------------------------------
%% C Coordinate 節點坐標，由一個N×2的矩陣存儲
%% R Route 路線
%%=========================================================================
N=length(R);
scatter(C(:,1),C(:,2));
hold on
plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)],'g')
hold on
for ii=2:N
plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g')
hold on
end
title('旅行商問題優化結果 ')
建m文件
function DrawRoute(C,R)
%%=========================================================================
%% DrawRoute.m
%% 畫路線圖的子函數
%%-------------------------------------------------------------------------
%% C Coordinate 節點坐標，由一個N×2的矩陣存儲
%% R Route 路線
%%=========================================================================
N=length(R);
scatter(C(:,1),C(:,2));%畫散點圖
hold on
plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)],'g')
hold on
for ii=2:N
plot([C(R(ii-1),1),C(R(ii),1)],[C(R(ii-1),2),C(R(ii),2)],'g')
hold on
end
title('TSP問題優化結果 ')
命令窗口運行
C=[1304 2312
3639 1315
4177 2244
3712 1399
3488 1535
3326 1556
3238 1229
4196 1004
4312 790
4386 570
3007 1970
2562 1756
2788 1491
2381 1676
1332 695
3715 1678
3918 2179
4061 2370
3780 2212
3676 2578
4029 2838
4263 2931
3429 1908
3507 2367
3394 2643
3439 3201
2935 3240
3140 3550
2545 2357
2778 2826
2370 2975
];
m=31;Alpha=1;Beta=5;Rho=0.1;NC_max=200;Q=100;
[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
⑷ 求貨郎擔問題的matlab演算法
貨郎擔問題有很多解法，模擬退火，遺傳演算法，動態規劃等。
基於matlab TSP問題遺傳演算法的實現
%TSP問題（又名：旅行商問題，貨郎擔問題）遺傳演算法通用matlab程序
%D是距離矩陣，n為種群個數,建議取為城市個數的1~2倍，
%C為停止代數，遺傳到第 C代時程序停止,C的具體取值視問題的規模和耗費的時間而定
%m為適應值歸一化淘汰加速指數 ,最好取為1,2,3,4 ,不宜太大
%alpha為淘汰保護指數,可取為0~1之間任意小數,取1時關閉保護功能,最好取為0.8~1.0
%R為最短路徑,Rlength為路徑長度
function [R,Rlength]=geneticTSP(D,n,C,m,alpha)
[N,NN]=size(D);
farm=zeros(n,N);%用於存儲種群
for i=1:n
farm(i,:)=randperm(N);%隨機生成初始種群
end
R=farm(1,:);%存儲最優種群
len=zeros(n,1);%存儲路徑長度
fitness=zeros(n,1);%存儲歸一化適應值
counter=0;
while counter<c
for i=1:n
len(i,1)=myLength(D,farm(i,:));%計算路徑長度
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);%計算歸一化適應值
rr=find(len==minlen);
R=farm(rr(1,1),:);%更新最短路徑
FARM=farm;%優勝劣汰，nn記錄了復制的個數
nn=0;
for i=1:n
if fitness(i,1)>=alpha*rand
nn=nn+1;
FARM(nn,:)=farm(i,:);
end
end
FARM=FARM(1:nn,:);
[aa,bb]=size(FARM);%交叉和變異
while aa<n
if nn<=2
nnper=randperm(2);
else
nnper=randperm(nn);
end
A=FARM(nnper(1),:);
B=FARM(nnper(2),:);
[A,B]=intercross(A,B);
FARM=[FARM;A;B];
[aa,bb]=size(FARM);
end
if aa>n
FARM=FARM(1:n,:);%保持種群規模為n
end
farm=FARM;
clear FARM
counter=counter+1
end
Rlength=myLength(D,R);
function [a,b]=intercross(a,b)
L=length(a);
if L<=10%確定交叉寬度
W=1;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10
W=ceil(L/10);
else
W
http://blog.renren.com/share/231644124/531791903
⑸ 你好 我想基於matlab，用遺傳演算法做一個 9個城市的 TSP 問題！ 一頭霧水目前。要求繪出 最優路線圖！
你這個問題有好多人研究，網上都可以找到現成的代碼。參考資料中我給你提供了一個。
⑹ 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))'
⑺ matlab用遺傳演算法解決TSP的問題，求幫助
把下面的（1）-（7）依次存成相應的.m文件，在（7）的m文件下運行就可以了
（1） 適應度函數fit.m
function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)
fitness=len;
for i=1:length(len)
fitness(i,1)=(1-(len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.0001)).^m;
end
(2)個體距離計算函數 mylength.m
function len=myLength(D,p)
[N,NN]=size(D);
len=D(p(1,N),p(1,1));
for i=1:(N-1)
len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));
end
end
(3)交叉操作函數 cross.m
function [A,B]=cross(A,B)
L=length(A);
if L<10
W=L;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10
W=ceil(L/10)+8;
else
W=floor(L/10)+8;
end
p=unidrnd(L-W+1);
fprintf('p=%d ',p);
for i=1:W
x=find(A==B(1,p+i-1));
y=find(B==A(1,p+i-1));
[A(1,p+i-1),B(1,p+i-1)]=exchange(A(1,p+i-1),B(1,p+i-1));
[A(1,x),B(1,y)]=exchange(A(1,x),B(1,y));
end
end
(4)對調函數 exchange.m
function [x,y]=exchange(x,y)
temp=x;
x=y;
y=temp;
end
(5)變異函數 Mutation.m
function a=Mutation(A)
index1=0;index2=0;
nnper=randperm(size(A,2));
index1=nnper(1);
index2=nnper(2);
%fprintf('index1=%d ',index1);
%fprintf('index2=%d ',index2);
temp=0;
temp=A(index1);
A(index1)=A(index2);
A(index2)=temp;
a=A;
end
(6)連點畫圖函數 plot_route.m
function plot_route(a,R)
scatter(a(:,1),a(:,2),'rx');
hold on;
plot([a(R(1),1),a(R(length(R)),1)],[a(R(1),2),a(R(length(R)),2)]);
hold on;
for i=2:length(R)
x0=a(R(i-1),1);
y0=a(R(i-1),2);
x1=a(R(i),1);
y1=a(R(i),2);
xx=[x0,x1];
yy=[y0,y1];
plot(xx,yy);
hold on;
end
end
(7)主函數
clear;
clc;
%%%%%%%%%%%%%%%輸入參數%%%%%%%%
N=50; %%城市的個數
M=100; %%種群的個數
C=100; %%迭代次數
C_old=C;
m=2; %%適應值歸一化淘汰加速指數
Pc=0.4; %%交叉概率
Pmutation=0.2; %%變異概率
%%生成城市的坐標
pos=randn(N,2);
%%生成城市之間距離矩陣
D=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=i+1:N
dis=(pos(i,1)-pos(j,1)).^2+(pos(i,2)-pos(j,2)).^2;
D(i,j)=dis^(0.5);
D(j,i)=D(i,j);
end
end
%%如果城市之間的距離矩陣已知，可以在下面賦值給D，否則就隨機生成
%%生成初始群體
popm=zeros(M,N);
for i=1:M
popm(i,:)=randperm(N);
end
%%隨機選擇一個種群
R=popm(1,:);
figure(1);
scatter(pos(:,1),pos(:,2),'rx');
axis([-3 3 -3 3]);
figure(2);
plot_route(pos,R); %%畫出種群各城市之間的連線
axis([-3 3 -3 3]);
%%初始化種群及其適應函數
fitness=zeros(M,1);
len=zeros(M,1);
for i=1:M
len(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
R=popm(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
fitness=fitness/sum(fitness);
distance_min=zeros(C+1,1); %%各次迭代的最小的種群的距離
while C>=0
fprintf('迭代第%d次\n',C);
%%選擇操作
nn=0;
for i=1:size(popm,1)
len_1(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
jc=rand*0.3;
for j=1:size(popm,1)
if fitness(j,1)>=jc
nn=nn+1;
popm_sel(nn,:)=popm(j,:);
break;
end
end
end
%%每次選擇都保存最優的種群
popm_sel=popm_sel(1:nn,:);
[len_m len_index]=min(len_1);
popm_sel=[popm_sel;popm(len_index,:)];
%%交叉操作
nnper=randperm(nn);
A=popm_sel(nnper(1),:);
B=popm_sel(nnper(2),:);
for i=1:nn*Pc
[A,B]=cross(A,B);
popm_sel(nnper(1),:)=A;
popm_sel(nnper(2),:)=B;
end
%%變異操作
for i=1:nn
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick<=Pmutation
popm_sel(i,:)=Mutation(popm_sel(i,:));
end
end
%%求適應度函數
NN=size(popm_sel,1);
len=zeros(NN,1);
for i=1:NN
len(i,1)=myLength(D,popm_sel(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
distance_min(C+1,1)=minlen;
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
fprintf('minlen=%d\n',minlen);
R=popm_sel(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
popm=[];
popm=popm_sel;
C=C-1;
%pause(1);
end
figure(3)
plot_route(pos,R);
axis([-3 3 -3 3]);
⑻ Matlab實現遺傳演算法TSP問題
這就是鄰接矩陣啊，表示兩點之間的距離
⑼ MATLAB中遺傳演算法編程中，二進制編碼如何處理實數變數
假如你想要編碼為x，設x的范圍是【min,max】，二進制編碼長度為10，那二進解碼方式是：x*（max-min)/1023,這個不用開始編碼，開始你可以用rand(n,10)產生n個樣本的隨機數，然後優化即可。
不是能把「數學模型中的目標函數和每一條約束函數分別編程Matlab里的M文件」，是你用遺傳演算法就必須要編進去，電腦怎麼知道往哪個方向優化是好的，要不把你郵箱留下，我給你發個尋求最大值的遺傳演算法。
⑽ tSp Concorder演算法原理
tsp問題遺傳演算法將多目標按照線性加權的方式轉化為單目標，然後應用傳統遺傳演算法求解
其中w_i表示第i個目標的權重，f_k表示歸一化之後的第i個目標值。我們很容易知道，這類方法的關鍵是怎麼設計權重。比如，Random Weight Genetic Algorithm (RWGA) 採用隨機權重的方式，每次計算適應度都對所有個體隨機地產生不同目標的權重，然後進行選擇操作。Vector-Evaluated Genetic Algorithm (VEGA) 也是基於線性加權的多目標遺傳演算法。如果有K個目標，VEGA 會隨機地將種群分為K個同等大小子種群，在不同的子種群按照不同的目標函數設定目標值，然後再進行選擇操作。VEGA 實質上是基於線性加權的多目標遺傳演算法。VEGA 是第一個多目標遺傳演算法，開啟了十幾年的研究潮流。
1.TSP問題是指假設有一個旅行商人要拜訪n個城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑的限制是每個城市只能拜訪一次，而且最後要回到原來出發的城市。路徑的選擇目標是要求得的路徑路程為所有路徑之中的最小值。本文使用遺傳演算法解決att30問題，即30個城市的旅行商問題。旅行商問題是一個經典的組合優化問題。一個經典的旅行商問題可以描述為：一個商品推銷員要去若干個城市推銷商品，該推銷員從一個城市出發，需要經過所有城市後，回到出發地。應如何選擇行進路線，以使總的行程最短。從圖論的角度來看，該問題實質是在一個帶權完全無向圖中，找一個權值最小的Hamilton迴路。由於該問題的可行解是所有頂點的全排列，隨著頂點數的增加，會產生組合爆炸，它是一個NP完全問題。TSP問題可以分為對稱和不對稱。在對稱TSP問題中，兩座城市之間來回的距離是相等的，形成一個無向圖，而不對稱TSP則形成有向圖。對稱性TSP問題可以將解的數量減少了一半。所以本次實驗的TSP問題使用att48數據，可在tsplib中下載數據包。演化演算法是一類模擬自然界遺傳進化規律的仿生學演算法，它不是一個具體的演算法，而是一個演算法簇。遺傳演算法是演化演算法的一個分支，由於遺傳演算法的整體搜索策略和優化計算是不依賴梯度信息，所以它的應用比較廣泛。我們本次實驗同樣用到了遺傳演算法（用MATLAB編寫）來解決TSP問題。