在matlab中使用遗传算法解决选址问题的代码
时间: 2023-09-13 09:09:58 浏览: 45
以下是一个使用遗传算法解决选址问题的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 设定问题参数
num_loc = 10; % 地点数量
num_cand = 20; % 候选方案数量
max_gen = 100; % 最大迭代次数
mut_prob = 0.1; % 变异概率
elite_rate = 0.2; % 精英保留比例
% 初始化种群
pop = rand(num_cand, num_loc) > 0.5;
% 迭代优化
for i = 1:max_gen
% 计算适应度
fitness = sum(pop, 2);
% 选择精英
elite_size = round(num_cand * elite_rate);
[~, elite_idx] = sort(fitness, 'descend');
elite = pop(elite_idx(1:elite_size), :);
% 选择交叉配对
parent_idx = randsample(num_cand, num_cand - elite_size, true, fitness);
parent1 = pop(parent_idx(1:2:end), :);
parent2 = pop(parent_idx(2:2:end), :);
% 交叉
crossover_point = randi(num_loc - 1, num_cand - elite_size, 1);
child = [parent1(:, 1:crossover_point), parent2(:, crossover_point+1:end)];
% 变异
mut = rand(num_cand - elite_size, num_loc) < mut_prob;
child(mut) = ~child(mut); % 取反
% 合并精英和子代
pop = [elite; child];
end
% 打印最优解
[~, best_idx] = max(fitness);
best_loc = find(pop(best_idx, :));
disp(['最优解:', num2str(best_loc)]);
```
这个示例使用了随机生成的二进制矩阵表示每个方案,其中矩阵的每一行代表一个候选方案,矩阵的每一列代表一个地点,矩阵中的 1 表示该方案包含该地点,0 表示不包含。在迭代优化过程中,使用了常见的遗传算法操作,包括选择、交叉和变异。最终输出最优解即为选址问题的解。