船舶调度的matlab代码,遗传算法
时间: 2024-09-15 13:12:29 浏览: 34
船舶调度是一个优化问题,常常涉及寻找最有效的航线规划,以最小化运输成本、时间或能源消耗。在MATLAB中,可以利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)作为一种搜索算法来解决这类问题。遗传算法模拟了自然选择和进化过程,适用于复杂的非线性问题。
下面是一个简单的例子,展示如何使用MATLAB的遗传算法求解船舶调度问题:
```matlab
% 定义遗传算法函数
function [solution, fitness] = ship_routing(GAparams, ships, ports)
% 初始化种群
popSize = GAparams.popSize;
routes = randperm(numel(ships), popSize, numCols);
% 计算初始适应度
fitness = calculate_fitness(routes, ships, ports);
% 迭代GA流程
for generation = 1:GAparams.numGenerations
% 选择操作
parents = selection(fitness, popSize);
% 变异操作
mutatedRoutes = mutation(routes(parents), GAparams.mutationRate);
% 遗传操作
children = crossover(mutatedRoutes, GAparams.crossoverRate);
% 合并新个体
routes = [routes; children];
% 更新适应度
fitness(end+1:end+popSize) = calculate_fitness(children, ships, ports);
% 保存最佳解决方案
if fitness(end) < bestFitness
bestRoutes = routes(end,:);
bestFitness = fitness(end);
end
end
% 返回最优解决方案
solution = bestRoutes;
end
% 其他辅助函数(如计算适应度、选择、交叉和变异)
% ...
% 参数设置
GAparams = struct('popSize', 50, 'numGenerations', 100, 'mutationRate', 0.01, 'crossoverRate', 0.8);
% 输入数据(ships, ports)
ships = ...; % 船只信息
ports = ...; % 港口信息
% 开始遗传算法求解
[bestRoutes, bestFitness] = ship_routing(GAparams, ships, ports);
%
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