使用遗传算法优化排序学习matlab代码
时间: 2023-08-02 22:29:15 浏览: 49
以下是使用遗传算法优化排序的Matlab代码示例:
首先,我们需要定义适应度函数,即对于给定的排序问题,我们如何度量排序的优劣。在这个例子中,我们将使用已排序序列中相邻元素之间的逆序对数量作为适应度函数。逆序对定义为具有相反顺序的两个元素对。
```matlab
function fitness = fitnessFunction(population)
[popSize, seqSize] = size(population);
fitness = zeros(popSize,1);
for i=1:popSize
seq = population(i,:);
invCount = 0;
for j=1:seqSize-1
for k=j+1:seqSize
if seq(j) > seq(k)
invCount = invCount + 1;
end
end
end
fitness(i) = 1/invCount;
end
end
```
接下来,我们需要定义遗传算法的参数和操作。在这个例子中,我们将使用基本的遗传算法操作:选择、交叉、突变。
```matlab
popSize = 100;
seqSize = 10;
maxGen = 1000;
eliteCount = 2;
mutationProb = 0.01;
population = randperm(seqSize,popSize);
for gen=1:maxGen
fitness = fitnessFunction(population);
% Select
[sortedFitness, fitnessIdx] = sort(fitness,'descend');
elite = population(fitnessIdx(1:eliteCount),:);
roulette = cumsum(sortedFitness)/sum(sortedFitness);
selected = zeros(popSize-eliteCount,seqSize);
for i=1:popSize-eliteCount
r = rand;
j = find(roulette >= r,1);
selected(i,:) = population(fitnessIdx(j+eliteCount),:);
end
% Crossover
offspring = zeros(size(selected));
for i=1:2:popSize-eliteCount
p1 = selected(i,:);
p2 = selected(i+1,:);
crossoverPoint = randi(seqSize-1);
offspring(i,:) = [p1(1:crossoverPoint) p2(crossoverPoint+1:end)];
offspring(i+1,:) = [p2(1:crossoverPoint) p1(crossoverPoint+1:end)];
end
% Mutate
for i=1:size(offspring,1)
if rand < mutationProb
idx = randperm(seqSize,2);
offspring(i,idx) = offspring(i,[idx(2) idx(1)]);
end
end
% New generation
population = [elite; offspring];
end
```
最后,我们可以使用遗传算法生成一个排序序列,并将其输出到控制台。
```matlab
bestSeq = population(fitness == max(fitness),:);
disp(bestSeq);
```
注意:这只是一个基本的遗传算法示例,可以根据实际情况进行修改和优化。
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