生成一个MATLAB代码要求使用遗传算法求解配送中心选址问题并画出迭代图和配送中心选址图

以下是一个使用遗传算法求解配送中心选址问题的MATLAB代码，包括迭代图和配送中心选址图。请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的具体问题进行修改和调整。

% 配送中心选址问题的遗传算法求解

% 设定参数
pop_size = 100; % 种群大小
elite_ratio = 0.1; % 精英个体比例
mutation_rate = 0.3; % 变异率
max_generations = 100; % 最大迭代次数

% 读取数据
load('data.mat'); % data.mat 包含需求点坐标和距离矩阵

% 初始化种群
pop = zeros(pop_size, 6); % 每个个体包含6个基因，表示6个配送中心的位置
for i = 1:pop_size
    pop(i,:) = randperm(60, 6); % 随机生成6个不同的需求点作为配送中心
end

% 迭代
fitness_history = zeros(max_generations, 1); % 存储每代最佳适应度值
for gen = 1:max_generations
    % 评估适应度
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        fitness(i) = evaluate_fitness(pop(i,:), dist_matrix);
    end
    
    % 存储最佳适应度值
    fitness_history(gen) = max(fitness);
    
    % 选择精英个体
    elite_size = round(pop_size * elite_ratio);
    [~, elite_indices] = sort(fitness, 'descend');
    elite_pop = pop(elite_indices(1:elite_size), :);
    
    % 生成下一代种群
    new_pop = zeros(pop_size, 6);
    new_pop(1:elite_size, :) = elite_pop; % 复制精英个体
    for i = (elite_size+1):pop_size
        parent_indices = randperm(elite_size, 2); % 随机选择两个父代
        parents = elite_pop(parent_indices, :);
        child = crossover(parents); % 交叉
        child = mutate(child, mutation_rate); % 变异
        new_pop(i,:) = child;
    end
    
    % 更新种群
    pop = new_pop;
end

% 输出最佳解和最佳适应度值
[best_fitness, best_index] = max(fitness);
best_solution = pop(best_index, :);
disp(['Best solution: ', num2str(best_solution)]);
disp(['Best fitness: ', num2str(best_fitness)]);

% 画出迭代图
plot(fitness_history, 'LineWidth', 2);
xlabel('Generation');
ylabel('Fitness');
title('Fitness Progress');
grid on;

% 画出选址图
figure;
hold on;
scatter(data(:,1), data(:,2), 'b');
scatter(data(best_solution,1), data(best_solution,2), 'r', 'filled');
xlabel('Longitude');
ylabel('Latitude');
title('Distribution Center Locations');
legend('Demand Points', 'Distribution Centers');

其中，evaluate_fitness 函数用于计算个体的适应度值，crossover 函数用于实现交叉操作，mutate 函数用于实现变异操作。这些函数的实现可以根据您的问题进行修改和调整。

在运行代码前，您需要准备一个 data.mat 文件，其中包含需求点坐标和距离矩阵。您可以使用以下代码生成这个文件：

% 生成 data.mat 文件

% 生成需求点坐标
data = rand(60, 2) * 100; % 60个需求点，坐标在 [0, 100] 范围内

% 生成距离矩阵
dist_matrix = squareform(pdist(data)); % 使用 pdist 函数生成距离矩阵

% 保存 data.mat 文件
save('data.mat', 'data', 'dist_matrix');

希望这个示例代码对您有所帮助！