遗传算法解决轨道交通运营调度优化的matlab代码

以下是一个基于遗传算法的轨道交通运营调度优化的MATLAB代码，供参考：

%% 遗传算法解决轨道交通运营调度优化问题
clear all; clc; close all;

%% 初始化参数
Npop = 50; % 种群数量
Ngen = 100; % 迭代次数
Pc = 0.8; % 交叉概率
Pm = 0.05; % 变异概率
N = 20; % 车站数量
M = 5; % 车辆数量
T = 24; % 运营时间（小时）
D = 10; % 最大延误时间（分钟）
L = 2; % 最大发车间隔（分钟）
V = 40; % 车速（km/h）
alpha = 1; % 适应度函数权重

%% 生成初始种群
pop = randi([0, 1], [Npop, N*M*T]);

%% 迭代
for i = 1:Ngen
    
    %% 计算适应度
    fit = zeros(Npop, 1);
    for j = 1:Npop
        fit(j) = fitness(pop(j,:), N, M, T, D, L, V, alpha);
    end
    
    %% 选择
    [fit_sort, fit_index] = sort(fit, 'descend');
    pop_new = pop(fit_index(1:Npop/2), :);
    
    %% 交叉
    for j = 1:Npop/4
        if rand(1) < Pc
            parent1 = pop_new(j*2-1,:);
            parent2 = pop_new(j*2,:);
            point = randi([1, N*M*T-1], [1, 1]);
            child1 = [parent1(1:point), parent2(point+1:end)];
            child2 = [parent2(1:point), parent1(point+1:end)];
            pop_new(j*2-1,:) = child1;
            pop_new(j*2,:) = child2;
        end
    end
    
    %% 变异
    for j = 1:Npop
        if rand(1) < Pm
            point = randi([1, N*M*T], [1, 1]);
            pop_new(j,point) = 1 - pop_new(j,point);
        end
    end
    
    %% 更新种群
    pop = pop_new;
    
end

%% 输出结果
fit = zeros(Npop, 1);
for j = 1:Npop
    fit(j) = fitness(pop(j,:), N, M, T, D, L, V, alpha);
end
[fit_sort, fit_index] = sort(fit, 'descend');
best_pop = pop(fit_index(1),:);
disp(['最优解适应度：', num2str(fit_sort(1))]);

%% 适应度函数
function f = fitness(ind, N, M, T, D, L, V, alpha)
    f1 = 0;
    f2 = 0;
    for i = 1:N
        for j = 1:M
            for k = 1:T
                if ind((i-1)*M*T+(j-1)*T+k) == 1
                    f1 = f1 + 1;
                    if k > 1 && ind((i-1)*M*T+(j-1)*T+k-1) == 0
                        f2 = f2 + 1;
                    end
                    if k < T && ind((i-1)*M*T+(j-1)*T+k+1) == 0
                        f2 = f2 + 1;
                    end
                end
            end
        end
    end
    f1 = f1 / (N*M*T);
    f2 = f2 / (N*M*T);
    f = alpha*f1 + (1-alpha)*f2;
end

该代码通过遗传算法来求解轨道交通运营调度优化问题。其中，种群中的每个个体表示了每辆车在每个车站每个时间段是否发车，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，进而进行选择、交叉、变异等操作，最终得到最优解。