matlab遗传算法甘特图代码实现

在matlab中实现遗传算法甘特图的代码大致如下：

1. 初始化种群和遗传算法参数
2. 通过适应度函数计算每个个体的适应度值
3. 通过选择、交叉和变异操作，生成新的种群
4. 重复步骤2和3，直到满足结束条件
5. 将最终种群中的每个个体对应的甘特图作为输出

在实现甘特图的过程中，你可以使用matlab中的gantt函数。该函数可以绘制一个基于时间轴的甘特图，其中时间轴上的每个点对应着任务或活动的起始和结束时间。你可以通过设置gantt函数的参数来实现不同样式的甘特图。

以下是一个简单的遗传算法甘特图代码实现示例：

% 甘特图数据
data = [
    1, 1, 2;
    2, 3, 5;
    3, 6, 7;
    4, 8, 10;
    5, 11, 14;
    ];

% 遗传算法参数
pop_size = 50;              % 种群大小
max_gen = 100;              % 最大迭代次数
pc = 0.8;                   % 交叉概率
pm = 0.1;                   % 变异概率

% 初始化种群
pop = init_population(pop_size, size(data, 1));

for i = 1:max_gen
    % 计算适应度值
    fitness = calc_fitness(pop, data);

    % 轮盘赌选择
    selected_pop = roulette_selection(pop, fitness);

    % 交叉
    crossed_pop = crossover(selected_pop, pc);

    % 变异
    mutated_pop = mutation(crossed_pop, pm);

    % 合并新旧种群
    pop = [pop; mutated_pop];

    % 按适应度值排序并选择前pop_size个个体作为下一代种群
    [~, idx] = sort(fitness, 'descend');
    pop = pop(idx(1:pop_size), :);
end

% 绘制甘特图
figure;
gantt(data(:,2), data(:,3)-data(:,2), data(:,1), '', '', '', 'Task', 'Time');