matlab遗传算法选址规划代码

您可以在以下网址下载MATLAB遗传算法选址规划的代码和数据：[5 MATLAB代码与数据下载地址](地址)。这个代码可以帮助您更好地提高物流中心选址的准确性，并体现MATLAB遗传算法在带有时效性的物流中心选址问题中的计算优势。该代码使用简单算例来验证模型和算法的可行性，同时去掉了对区域连续性要求的限制条件。

相关问题

matlab遗传算法选址代码

以下是一个简单的 MATLAB 遗传算法选址代码示例：

%% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
numGenes = 10; % 基因数量
mutationRate = 0.01; % 突变率
crossoverRate = 0.8; % 交叉率
numIterations = 100; % 迭代次数

%% 初始化种群
pop = randi([0,1], popSize, numGenes);

%% 迭代
for iter = 1:numIterations
    % 计算适应度
    fitness = sum(pop, 2);
    
    % 选择
    fitnessProbs = fitness / sum(fitness);
    [~, idx] = sort(fitnessProbs, 'descend');
    pop = pop(idx,:);
    
    % 交叉
    for i = 1:2:popSize
        if rand < crossoverRate
            % 随机选择两个个体
            parents = pop(randi(popSize,1,2),:);
            % 随机选择交叉点
            crossPoint = randi(numGenes-1);
            % 交叉
            pop(i,:) = [parents(1,1:crossPoint), parents(2,crossPoint+1:end)];
            pop(i+1,:) = [parents(2,1:crossPoint), parents(1,crossPoint+1:end)];
        end
    end
    
    % 突变
    for i = 1:popSize
        if rand < mutationRate
            % 随机选择一个基因突变
            pop(i,randi(numGenes)) = 1 - pop(i,randi(numGenes));
        end
    end
end

%% 输出结果
fitness = sum(pop, 2);
[~, idx] = max(fitness);
bestIndividual = pop(idx,:);
disp(['最佳个体: ', num2str(bestIndividual)]);

该示例实现了一个简单的二进制编码的遗传算法，用于解决选址问题。种群中的每个个体由 0 和 1 组成，表示选址方案。遗传算法的过程包含选择、交叉和突变三个操作，最终输出种群中适应度最高的个体作为最佳选址方案。请注意，此示例仅用于演示遗传算法的基本过程，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。

matlab遗传算法选址代码要求输出迭代图和配送中心分布图

下面是一个带有迭代图和配送中心分布图输出的 MATLAB 遗传算法选址代码示例：

%% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
numGenes = 10; % 基因数量
mutationRate = 0.01; % 突变率
crossoverRate = 0.8; % 交叉率
numIterations = 100; % 迭代次数

%% 初始化种群
pop = randi([0,1], popSize, numGenes);

%% 迭代
fitnessValues = zeros(1,numIterations);
for iter = 1:numIterations
    % 计算适应度
    fitness = sum(pop, 2);
    fitnessValues(iter) = max(fitness);
    
    % 选择
    fitnessProbs = fitness / sum(fitness);
    [~, idx] = sort(fitnessProbs, 'descend');
    pop = pop(idx,:);
    
    % 交叉
    for i = 1:2:popSize
        if rand < crossoverRate
            % 随机选择两个个体
            parents = pop(randi(popSize,1,2),:);
            % 随机选择交叉点
            crossPoint = randi(numGenes-1);
            % 交叉
            pop(i,:) = [parents(1,1:crossPoint), parents(2,crossPoint+1:end)];
            pop(i+1,:) = [parents(2,1:crossPoint), parents(1,crossPoint+1:end)];
        end
    end
    
    % 突变
    for i = 1:popSize
        if rand < mutationRate
            % 随机选择一个基因突变
            pop(i,randi(numGenes)) = 1 - pop(i,randi(numGenes));
        end
    end
end

%% 输出结果
fitness = sum(pop, 2);
[~, idx] = max(fitness);
bestIndividual = pop(idx,:);

% 绘制迭代图
figure;
plot(1:numIterations, fitnessValues, 'LineWidth', 2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最大适应度');
title('遗传算法迭代过程');

% 绘制配送中心分布图
figure;
pos = find(bestIndividual);
scatter(pos, ones(size(pos)), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'b');
ylim([0.5 1.5]);
xlim([1 numGenes]);
xlabel('位置');
title('最佳配送中心分布');

disp(['最佳个体: ', num2str(bestIndividual)]);

该示例在遗传算法的迭代过程中记录了最大适应度值，并通过 MATLAB 的 `plot` 函数绘制了迭代图。此外，该示例在遗传算法结束后绘制了最佳配送中心分布图，通过 `scatter` 函数将配送中心位置标记为蓝色点。请注意，此示例仅用于演示如何输出迭代图和配送中心分布图，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。