自适应免疫算法求解配送中心选址问题matlab代码

时间: 2023-08-26 14:05:33 浏览: 47
以下是使用自适应免疫算法求解配送中心选址问题的MATLAB代码示例: ```matlab %% 配送中心选址问题 % 假设有n个客户和m个潜在的配送中心,每个客户需要服务一次,每个配送中心的服务半径为R。 % 选址问题即为确定m个配送中心的位置,使得所有客户都能够被服务到,并且最小化配送中心的数量。 %% 初始化参数 n = 100; % 客户数量 m = 10; % 配送中心数量 R = 10; % 配送中心服务半径 % 生成随机的客户坐标 x = rand(1, n) * 100; y = rand(1, n) * 100; % 初始化自适应免疫算法参数 maxIter = 100; % 最大迭代次数 popSize = 50; % 种群大小 mutProb = 0.1; % 变异概率 eps = 1e-6; % 误差容限 % 初始化自适应免疫算法策略参数 pSel0 = 0.5; % 初始选择概率 pSelMin = 0.1; % 最小选择概率 pSelMax = 0.9; % 最大选择概率 pClone0 = 0.1; % 初始克隆比例 pCloneMin = 0.05; % 最小克隆比例 pCloneMax = 0.2; % 最大克隆比例 beta0 = 2; % 初始克隆扩增因子 betaMin = 1; % 最小克隆扩增因子 betaMax = 5; % 最大克隆扩增因子 C0 = 2; % 初始克隆抑制因子 CMin = 1; % 最小克隆抑制因子 CMax = 3; % 最大克隆抑制因子 %% 定义适应度函数 % 适应度函数为配送中心数量,目标为最小化配送中心数量 function f = fitness(x, y, idx, m, R) f = 0; for i = 1:m cnt = 0; for j = 1:length(idx) if norm([x(idx(j)), y(idx(j))] - [x(i), y(i)]) <= R cnt = cnt + 1; end end if cnt > 0 f = f + 1; end end end %% 自适应免疫算法求解 % 初始化种群 pop = zeros(popSize, m); for i = 1:popSize pop(i, :) = randperm(n, m); end % 初始化策略参数 pSel = pSel0; pClone = pClone0; beta = beta0; C = C0; % 迭代优化 iter = 1; while iter <= maxIter % 计算适应度 fitnessVals = zeros(1, popSize); for i = 1:popSize fitnessVals(i) = fitness(x, y, pop(i, :), m, R); end % 找到最优解 [bestFit, bestIdx] = min(fitnessVals); bestSol = pop(bestIdx, :); % 打印当前迭代结果 fprintf('Iteration %d: best fit = %d\n', iter, bestFit); % 判断是否达到终止条件 if bestFit == m break; end % 更新策略参数 pSel = max(min(1 - mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), pSelMax), pSelMin); pClone = max(min(pClone + mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), pCloneMax), pCloneMin); beta = max(min(beta + mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), betaMax), betaMin); C = max(min(C + mean(fitnessVals) / max(fitnessVals), CMax), CMin); % 自适应免疫算法操作 newPop = pop; for i = 1:popSize % 父代选择 if rand() <= pSel selIdx = randperm(popSize, 2); if fitnessVals(selIdx(1)) > fitnessVals(selIdx(2)) newPop(i, :) = pop(selIdx(1), :); else newPop(i, :) = pop(selIdx(2), :); end else % 克隆操作 cloneNum = round(pClone * popSize); clonePop = repmat(pop(i, :), cloneNum, 1); for j = 1:cloneNum for k = 1:m if rand() <= mutProb % 变异操作 clonePop(j, k) = randi(n); end end end % 克隆抑制 [~, sortedIdx] = sort(fitness(x, y, clonePop, m, R), 'descend'); clonePop = clonePop(sortedIdx(1:min(beta*size(clonePop, 1), size(clonePop, 1))), :); clonePop = unique(clonePop, 'rows'); clonePop = clonePop(1:min(C*size(newPop, 1), size(clonePop, 1)), :); % 更新种群 newPop(i, :) = clonePop(randi(size(clonePop, 1)), :); end end % 更新种群 pop = newPop; % 增加迭代次数 iter = iter + 1; end % 输出最优解 fprintf('Best solution found: %s\n', mat2str(bestSol)); ``` 以上代码使用自适应免疫算法求解配送中心选址问题,其中适应度函数为最小化配送中心数量,策略参数包括选择概率、克隆比例、克隆扩增因子和克隆抑制因子等。您可以根据具体问题调整参数和适应度函数。

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