遗传算法车辆路径matlab代码

以下是一个简单的遗传算法车辆路径的 MATLAB 代码示例：

%% 遗传算法车辆路径

% 定义目标函数（车辆路径）
function f = car_path(x)
    % x 是一个长度为 n 的向量，x(i) 表示第 i 个路口的编号
    % 所以车辆的路径就是按照 x 中的编号顺序依次经过每个路口
    % 这里我们用一些简单的数学公式来计算车辆路径的长度
    f = 0;
    for i = 1:length(x)-1
        f = f + sqrt((x(i+1)-x(i))^2 + (y(i+1)-y(i))^2);
    end
end

% 定义遗传算法的参数
n = 10; % 路口数量
m = 100; % 种群数量
p = 0.1; % 变异概率
q = 0.9; % 交叉概率
max_iter = 500; % 最大迭代次数

% 初始化种群
pop = zeros(m, n);
for i = 1:m
    pop(i,:) = randperm(n);
end

% 计算初始种群的适应度
fit = zeros(m, 1);
for i = 1:m
    fit(i) = car_path(pop(i,:));
end

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    % 选择
    [fit_sorted, idx] = sort(fit);
    pop_sorted = pop(idx,:);
    elite = pop_sorted(1:floor(m/10),:);
    roulette = cumsum(fit_sorted)/sum(fit_sorted);
    new_pop = zeros(m, n);
    for i = 1:m
        r = rand;
        for j = 1:m
            if r < roulette(j)
                new_pop(i,:) = pop_sorted(j,:);
                break;
            end
        end
    end
    
    % 变异
    for i = 1:m
        if rand < p
            j = randi(n-1);
            new_pop(i,j+1:end) = new_pop(i,j:end-1);
            new_pop(i,j) = randi(n);
        end
    end
    
    % 交叉
    for i = 1:floor(m*q/2)
        j = randi(m);
        k = randi(m);
        idx = randi(n-1);
        new_pop(end-2*i+1,:) = [pop(j,1:idx) pop(k,idx+1:end)];
        new_pop(end-2*i+2,:) = [pop(k,1:idx) pop(j,idx+1:end)];
    end
    
    % 更新种群
    pop = [elite; new_pop];
    
    % 计算适应度
    fit = zeros(m, 1);
    for i = 1:m
        fit(i) = car_path(pop(i,:));
    end
    
    % 输出结果
    [best_fit, idx] = min(fit);
    best_path = pop(idx,:);
    fprintf('Iter %d: Best path length = %.2f\n', iter, best_fit);
end

需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体情况对遗传算法的参数进行调整，以获得更好的结果。