遗传算法火力分配matlab代码

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。火力分配问题可以理解为在有限的资源条件下，如何合理地分配火力以达到最佳效果。

以下是一个使用遗传算法解决火力分配问题的MATLAB代码示例：

% 遗传算法参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
generation = 100; % 迭代代数
crossoverRate = 0.8; % 交叉率
mutationRate = 0.05; % 变异率

% 火力分配问题设置
target = 1000; % 目标值
maxPower = 300; % 最大火力
minPower = 0; % 最小火力

% 初始化种群
population = zeros(populationSize, 4);
for i = 1:populationSize
    population(i, :) = randi([minPower, maxPower], 1, 4);
end

% 开始迭代
for g = 1:generation
    % 计算每个个体的适应度
    fitness = zeros(populationSize, 1);
    for i = 1:populationSize
        fitness(i) = abs(sum(population(i, :)) - target);
    end
    
    % 选择
    [~, index] = sort(fitness);
    population = population(index, :);
    population = population(1:populationSize, :);
    
    % 交叉
    for i = 1:2:populationSize
        if rand <= crossoverRate
            % 随机选择交叉点
            crossPoint = randi([2, 3]);
            temp = population(i, crossPoint:end);
            population(i, crossPoint:end) = population(i+1, crossPoint:end);
            population(i+1, crossPoint:end) = temp;
        end
    end
    
    % 变异
    for i = 1:populationSize
        if rand <= mutationRate
            % 随机选择变异位置
            mutationPoint = randi([1, 4]);
            population(i, mutationPoint) = randi([minPower, maxPower]);
        end
    end
end

% 输出最优解
bestSolution = population(1, :);
bestFitness = abs(sum(bestSolution) - target);
disp(['最优解：', num2str(bestSolution)]);
disp(['最优适应度：', num2str(bestFitness)]);

以上代码通过遗传算法的步骤，进行了火力分配问题的优化求解。首先通过初始化种群，在每一代的迭代中，根据适应度进行选择和交叉，再通过变异操作以增加种群的多样性。最后输出最优解和最优适应度。

需要注意的是，代码中的目标值、最大火力和最小火力以及其他参数可以根据实际情况进行调整。