主从博弈遗传算法matlab程序

以下是一个简单的主从博弈遗传算法Matlab程序示例：

% 设置参数
N = 100; % 种群大小
D = 10; % 解向量维度
max_gen = 100; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
a = 0.8; % 主策略选择概率
b = 0.2; % 从策略选择概率

% 初始化种群
pop = rand(N, D);

for gen = 1:max_gen
    % 计算适应度
    fitness = zeros(N, 1);
    for i = 1:N
        x = pop(i, :); % 解向量
        % 计算主策略的适应度
        f1 = sum(x);
        % 计算从策略的适应度
        f2 = D - sum(x);
        % 计算总适应度
        fitness(i) = a * f1 + b * f2;
    end
    
    % 选择操作
    parents = zeros(N, D);
    for i = 1:N
        % 轮盘赌选择
        idx1 = roulette(fitness);
        idx2 = roulette(fitness);
        % 交叉操作
        if rand() < pc
            [off1, off2] = crossover(pop(idx1,:), pop(idx2,:));
        else
            off1 = pop(idx1,:);
            off2 = pop(idx2,:);
        end
        % 变异操作
        if rand() < pm
            off1 = mutation(off1);
        end
        if rand() < pm
            off2 = mutation(off2);
        end
        parents(i,:) = off1;
        parents(i+1,:) = off2;
    end
    
    % 更新种群
    pop = parents;
end

% 找出最优解
best_x = pop(1,:);
best_f = sum(best_x);
for i = 2:N
    x = pop(i,:);
    f = sum(x);
    if f > best_f
        best_x = x;
        best_f = f;
    end
end

% 输出结果
disp('最优解向量：');
disp(best_x);
disp('最优目标函数值：');
disp(best_f);

% 定义轮盘赌选择函数
function idx = roulette(fitness)
    p = fitness / sum(fitness);
    r = rand();
    c = cumsum(p);
    for i = 1:length(p)
        if r < c(i)
            idx = i;
            break;
        end
    end
end

% 定义交叉操作函数
function [off1, off2] = crossover(parent1, parent2)
    D = length(parent1);
    k = randi(D-1); % 随机选择交叉点
    off1 = [parent1(1:k), parent2(k+1:D)];
    off2 = [parent2(1:k), parent1(k+1:D)];
end

% 定义变异操作函数
function off = mutation(x)
    D = length(x);
    k = randi(D); % 随机选择变异位置
    off = x;
    off(k) = 1 - x(k); % 变异
end

这个程序实现了一个简单的主从博弈模型，其中主策略是将解向量中所有元素相加，从策略是将解向量中所有元素取反后再相加。我们使用轮盘赌选择、单点交叉和单点变异等遗传算法操作来进行种群进化，并通过迭代找出最优解。