遗传算法matlab带时间窗的代码
时间: 2023-09-03 22:10:37 浏览: 38
以下是一个基于遗传算法的带时间窗问题的MATLAB代码示例:
```
% 定义问题参数
n = 10; % 任务数量
m = 3; % 车辆数量
tmax = 60; % 时间窗口最大值
tmin = 20; % 时间窗口最小值
d = randi([1,10],1,n); % 任务的需求量
w = randi([tmin,tmax],1,n); % 任务的时间窗口
Q = 20; % 车辆的容量限制
v = randi([5,15],1,m); % 车辆的速度
% 定义遗传算法参数
popSize = 50; % 种群数量
eliteCount = 2; % 精英数量
mutationRate = 0.01; % 变异率
generations = 100; % 迭代代数
% 初始化种群
pop = initPopulation(popSize, n, m);
% 开始迭代
for i = 1:generations
% 计算适应度
fitness = calcFitness(pop, d, w, Q, v);
% 选择精英个体
elite = selectElite(pop, fitness, eliteCount);
% 交叉产生新个体
offspring = crossover(pop, fitness, eliteCount);
% 变异
mutated = mutate(offspring, mutationRate);
% 产生下一代种群
pop = [elite; mutated];
end
% 找到适应度最高的个体
bestInd = findBestIndividual(pop, d, w, Q, v);
% 输出结果
disp(bestInd);
```
其中,`initPopulation`函数用于初始化种群,`calcFitness`函数用于计算适应度,`selectElite`函数用于选择精英个体,`crossover`函数用于交叉产生新个体,`mutate`函数用于变异,`findBestIndividual`函数用于找到适应度最高的个体。这些函数需要自己编写。