for i=1:popsize pc=min(max(parent_selected(i,N+M+2)/rank_max,0.1),0.5); if parent_selected(i,N+M+2)==1% ir=ceil(lrank1*rand()); % while parent_selected(i,N+1:N+M)==BestParent_pool(ir,N+1:N+M) % ir=ceil(lrank1*rand()); % end Parentr=BestParent_pool(ir,:); for j=1:N if rand()<pc S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j)+rand()*(BestParent_pool(ir,j)-parent_selected(i,j)); else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end else for j=1:N if rand()<pc S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j)+2*rand()*(BS(j)-parent_selected(i,j));%BS(j);% % stpj=abs((BS(j)-parent_selected(i,j)))/2; % S_crossover(i,j)=BS(j)-stpj+2*stpj*rand(); jm=mod(j,J); if jm==0 jm=J; end if S_crossover(i,j)>xmax(jm) S_crossover(i,j)=xmax(jm); elseif S_crossover(i,j)<xmin(jm) S_crossover(i,j)=xmin(jm); end else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end end end

这段代码是一个遗传算法中的交叉操作的实现。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，用于解决复杂的优化问题。

在这段代码中，通过循环对种群中的每个个体进行处理。首先，根据父代个体的排名，计算出交叉概率pc。pc的取值范围在0.1和0.5之间，并且与parent_selected(i,N+M+2)的值相关。

接下来，根据parent_selected(i,N+M+2)的值来进行分支判断。如果其值为1，表示选择了最佳父代个体，那么从BestParent_pool中选择一个父代个体Parentr。然后，对于每个决策变量j，根据交叉概率pc来确定是否进行交叉操作。如果进行交叉操作，则将子代个体的决策变量S_crossover(i,j)设置为parent_selected(i,j)加上一个随机数乘以(BestParent_pool(ir,j)-parent_selected(i,j))。

如果parent_selected(i,N+M+2)的值不为1，表示没有选择最佳父代个体，那么对于每个决策变量j，同样根据交叉概率pc来确定是否进行交叉操作。如果进行交叉操作，则将子代个体的决策变量S_crossover(i,j)设置为parent_selected(i,j)加上两倍的随机数乘以(BS(j)-parent_selected(i,j))。

最后，对于超出取值范围的决策变量，进行修正操作，确保其在合理的范围内。

这段代码实现了遗传算法中的交叉操作，并生成了新的子代个体S_crossover。

相关问题

rank_max=max(parent_selected(:,N+M+2)); for i=1:popsize pc=min(max(parent_selected(i,N+M+2)/rank_max,0.1),0.5); if parent_selected(i,N+M+2)==1% ir=ceil(lrank1*rand()); % while parent_selected(i,N+1:N+M)==BestParent_pool(ir,N+1:N+M) % ir=ceil(lrank1*rand()); % end Parentr=BestParent_pool(ir,:); for j=1:N if rand()<pc S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j)+rand()*(BestParent_pool(ir,j)-parent_selected(i,j)); else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end else for j=1:N if rand()<pc S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j)+2*rand()*(BS(j)-parent_selected(i,j));%BS(j);% % stpj=abs((BS(j)-parent_selected(i,j)))/2; % S_crossover(i,j)=BS(j)-stpj+2*stpj*rand(); jm=mod(j,J); if jm==0 jm=J; end if S_crossover(i,j)>xmax(jm) S_crossover(i,j)=xmax(jm); elseif S_crossover(i,j)<xmin(jm) S_crossover(i,j)=xmin(jm); end else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end end end

这段代码是进行交叉操作的部分。首先，通过 `rank_max=max(parent_selected(:,N+M+2))` 找到非支配排序的最大值。

然后，对每个个体进行以下操作：
- 如果个体的非支配排序为1（即 `parent_selected(i,N+M+2)==1`），则执行以下步骤：
- 计算 `pc`，即将个体的非支配排序除以 `rank_max`，并限制其在0.1和0.5之间。
- 从 `BestParent_pool` 中随机选择一个解作为父代，存储在变量 `Parentr` 中。
- 对每个基因进行交叉操作，如果随机数小于 `pc`，则将新的基因值设置为父代基因值加上一个随机数乘以父代和选择的父代之间的差值；否则，新的基因值等于父代基因值。
- 如果个体的非支配排序不为1，则执行以下步骤：
- 对每个基因进行交叉操作，如果随机数小于 `pc`，则将新的基因值设置为父代基因值加上两倍的随机数乘以最优解和父代之间的差值，并根据问题的约束范围对新的基因值进行修正；否则，新的基因值等于父代基因值。

总之，这段代码的作用是根据个体的非支配排序和随机数，利用交叉操作生成新的个体解，并将其存储在变量 `S_crossover` 中。

% selection (Parent Pt of 'N' pop size) ind1=randperm(popsize)'; ind2=randperm(popsize)'; popp1=population(ind1,:); popp2=population(ind2,:); popp=[popp1;popp2]; for i=1:popsize if popp(2*i-1,N+M+2)~=popp(2*i,N+M+2) if popp(2*i-1,N+M+2)<popp(2*i,N+M+2) parent_selected(i,:)=popp(2*i-1,:); else parent_selected(i,:)=popp(2*i,:); end else if popp(2*i-1,N+M+3)~=popp(2*i,N+M+3) if popp(2*i-1,N+M+3)>popp(2*i,N+M+3) parent_selected(i,:)=popp(2*i-1,:); else parent_selected(i,:)=popp(2*i,:); end else if rand()<0.5 parent_selected(i,:)=popp(2*i-1,:); else parent_selected(i,:)=popp(2*i,:); end end end end ind_rank1=find(parent_selected(:,N+M+2)==1);lrank1=length(ind_rank1);%非支配排序为1的解及个数 BestParent_pool=parent_selected(ind_rank1,:); if lrank1~=1 fmaxM=max(BestParent_pool(:,N+1:N+M)); fminM=min(BestParent_pool(:,N+1:N+M)); if fmaxM~=fminM fnsum=sqrt(((BestParent_pool(:,N+1)-fminM(1))/(fmaxM(1)-fminM(1))).^2+((BestParent_pool(:,N+2)-fminM(2))/(fmaxM(2)-fminM(2))).^2); indb1=find(fnsum==min(fnsum));indb=indb1(1); BS=parent_selected(indb,:); else BS=BestParent_pool(1,:); end else BS=parent_selected(ind_rank1,:); end

这段代码是遗传算法中的选择操作，用于选择出下一代的父代个体。首先，通过随机排列生成两个索引序列ind1和ind2，然后利用这两个序列将种群population划分为两个子种群popp1和popp2。

接下来，通过比较子种群popp1和popp2中的个体的排名和拥挤度距离来选择父代个体。对于每个个体i，首先比较popp(2*i-1,N+M+2)和popp(2*i,N+M+2)，如果popp(2*i-1,N+M+2)小于popp(2*i,N+M+2)，则选择popp(2*i-1,:)作为父代个体，否则选择popp(2*i,:)作为父代个体。

如果popp(2*i-1,N+M+2)和popp(2*i,N+M+2)相等，则继续比较popp(2*i-1,N+M+3)和popp(2*i,N+M+3)。如果popp(2*i-1,N+M+3)大于popp(2*i,N+M+3)，则选择popp(2*i-1,:)作为父代个体，否则选择popp(2*i,:)作为父代个体。

如果popp(2*i-1,N+M+3)和popp(2*i,N+M+3)也相等，则随机选择一个个体作为父代个体。

选择完成后，将选择出来的父代个体存储在parent_selected中。

接下来，根据选出的非支配排序为1的解（即最佳父代个体）的个数lrank1，将其存储在BestParent_pool中。如果lrank1不等于1，根据目标函数值的范围计算出拥挤度距离fnsum，并选择出最小拥挤度距离对应的个体BS。

最后，将BS作为最佳父代个体，用于后续操作。

这段代码实现了遗传算法中的选择操作，并选择出下一代的父代个体。