遗传算法求解整数规划问题Matlab代码

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种启发式搜索优化方法，常用于解决复杂问题，包括整数规划问题。在MATLAB中，可以使用其内置的优化工具箱或者自定义函数结合遗传算法库如DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）来实现。

以下是一个简化的MATLAB遗传算法求解整数规划问题的基本步骤示例：

% 导入所需库
import gams.*
from deap import base, creator, tools

% 定义基因编码和适应度函数
creator.create('FitnessMax', base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create('Individual', int, fitness=creator.FitnessMax)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register('attr_int', random.randint, low=lower_bound, high=upper_bound) % 定义变量范围
toolbox.register('individual', tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_int, nvar) % 初始化个体
toolbox.register('population', tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

% 定义适应度函数（假设GAMS模型名为model）
fitness_fn = @(ind) run_gams_model(model, ind); % 调用GAMS执行并计算适应度值

% 进化循环
for i = 1:num_generations
    pop = toolbox.population(npop) % 创建初始种群
    fitnesses = arrayfun(fitness_fn, pop); % 计算适应度
    fits = sortrows(fitnesses, 'descend'); % 排序种群
    offspring = toolbox.select(pop, len(pop), k=len(pop)) % 繁殖操作
    offspring = toolbox.mutate(offspring) % 变异操作
    offspring = toolbox.crowdsort(offspring, fits) % 淘汰和保留操作
    pop = offspring;
end

% 最佳解
best_ind = pop[1];
best_solution = best_ind.genome; % 获取最佳解

%