matlab遗传算法码头泊位分配

遗传算法可以用于优化码头泊位分配问题。下面是一个基本的 Matlab 实现：

首先，定义问题的目标函数，即评估每个个体的适应度。对于码头泊位分配问题，目标函数可以是最小化船舶等待时间或者最大化码头利用率。例如，以下是一个最小化船舶等待时间的目标函数：

function fitness = evaluate(population)
    % population 是种群，每一行表示一个个体，每一列表示一个决策变量
    % 在本问题中，每个个体表示某种分配方案
    % fitness 表示每个个体的适应度
    
    % 计算每个码头的使用时间
    n = size(population, 1); % 种群大小
    m = size(population, 2); % 决策变量数
    time = zeros(1, m/2); % 每个码头的使用时间
    wait_time = 0; % 船舶等待时间
    for i = 1:n
        for j = 1:m/2
            start_time = max(time(j), population(i,j));
            end_time = start_time + population(i,j+m/2);
            time(j) = end_time;
            wait_time = wait_time + max(0, start_time - population(i,j));
        end
    end
    
    % 计算适应度
    fitness = 1 / (wait_time + 1); % 加 1 是为了避免除零错误
end

接下来，实现遗传算法的主函数，包括初始化种群、选择、交叉、变异等操作。以下是一个简单的实现：

function [best_individual, best_fitness] = ga_docking(n_vars, pop_size, n_generations)
    % n_vars 表示决策变量数，即码头数量
    % pop_size 表示种群大小
    % n_generations 表示迭代次数
    
    % 初始化种群
    population = randi([0, 24], pop_size, n_vars*2); % 随机生成种群
    
    % 迭代优化
    for gen = 1:n_generations
        % 评估适应度
        fitness = evaluate(population);
        
        % 选择操作
        [~, idx] = sort(fitness, 'descend');
        selected = population(idx(1:pop_size/2), :);
        
        % 交叉操作
        offspring = zeros(pop_size, n_vars*2);
        for i = 1:pop_size/2
            % 随机选择两个个体进行交叉
            p1 = selected(randi([1, pop_size/2]), :);
            p2 = selected(randi([1, pop_size/2]), :);
            
            % 交叉点为每个码头的中间位置
            crossover_point = randi([1, n_vars-1]);
            offspring(i*2-1,:) = [p1(1:crossover_point), p2(crossover_point+1:end)];
            offspring(i*2,:) = [p2(1:crossover_point), p1(crossover_point+1:end)];
        end
        
        % 变异操作
        mutation_rate = 0.01; % 变异率
        for i = 1:pop_size
            if rand() < mutation_rate
                % 随机选择一个码头进行变异
                mutation_point = randi([1, n_vars]);
                
                % 随机生成该码头的使用时间
                start_time = randi([0, 24]);
                end_time = randi([1, 24-start_time]);
                
                % 更新个体
                offspring(i, mutation_point) = start_time;
                offspring(i, mutation_point+n_vars) = end_time;
            end
        end
        
        % 更新种群
        population = offspring;
    end
    
    % 返回最优解
    fitness = evaluate(population);
    [best_fitness, idx] = max(fitness);
    best_individual = population(idx, :);
end

使用以上代码，可以得到最优的码头泊位分配方案以及对应的最小化船舶等待时间。需要注意的是，以上代码只是一个基本实现，实际问题中可能需要更复杂的编码方式、选择、交叉和变异操作来得到更好的结果。