地铁大小交路优化模型代码

以下是一个简单的MATLAB实现地铁大小交路优化模型的遗传算法代码，你可以根据实际情况进行修改和完善。

% 地铁大小交路优化模型遗传算法代码
% 假设有n条地铁线路，每条线路由若干个站点组成，目标是将这些线路划分为m个大小相似的交路

% 参数设置
n = 20; % 地铁线路数
m = 4; % 交路数
popSize = 100; % 种群大小
maxGen = 200; % 最大迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率

% 生成初始种群
pop = randi([1,m],popSize,n); % 随机生成m个交路编号，构成n条线路的初始解

% 迭代计算
for i = 1:maxGen
    % 计算适应值
    fitness = zeros(1,popSize);
    for j = 1:popSize
        fitness(j) = calFitness(pop(j,:)); % 根据问题的实际情况计算适应值
    end
    
    % 选择
    [val,idx] = sort(-fitness); % 将适应值从大到小排序
    pop = pop(idx,:);
    pop = pop(1:popSize,:); % 选择适应值较好的个体
    
    % 交叉
    for j = 1:2:popSize
        if rand < pc
            p1 = pop(j,:);
            p2 = pop(j+1,:);
            c = cross(p1,p2); % 交叉操作
            pop(j,:) = c(1,:);
            pop(j+1,:) = c(2,:);
        end
    end
    
    % 变异
    for j = 1:popSize
        if rand < pm
            pop(j,:) = mutate(pop(j,:)); % 变异操作
        end
    end
end

% 输出最优解
bestFit = -inf;
bestSol = [];
for i = 1:popSize
    fit = calFitness(pop(i,:));
    if fit > bestFit
        bestFit = fit;
        bestSol = pop(i,:);
    end
end
disp('最优解：');
disp(bestSol);

% 计算适应值
function f = calFitness(sol)
    % 根据问题的实际情况计算适应值
    f = 0;
    % ...
end

% 交叉操作
function [c1,c2] = cross(p1,p2)
    % 交叉操作
    c1 = p1;
    c2 = p2;
    % ...
end

% 变异操作
function c = mutate(sol)
    % 变异操作
    c = sol;
    % ...
end

需要注意的是，上面的代码只是一个简单的示例，你需要根据实际情况进行修改和完善，例如计算适应值的函数、交叉和变异操作的具体实现等。