多目标遗传算法的matlab基站选址程序

以下是一个基于多目标遗传算法的 matlab 基站选址程序示例：

% 设定基站个数、网络范围及用户需求覆盖率
n = 10; % 基站个数
range = 1000; % 网络范围
coverage = 0.9; % 用户需求覆盖率

% 生成用户随机位置
x = rand(range, 1) * range;
y = rand(range, 1) * range;

% 初始化种群和适应度函数
pop = rand(n, 2) * range;
fit = zeros(n, 2);

% 进行多目标遗传算法优化
for i = 1:n
    % 计算该基站的覆盖率和成本
    % 覆盖率为满足用户需求的用户数除以总用户数
    % 成本为基站数量与基站间距离的加权和
    user_dist = sqrt((x - pop(i, 1)).^2 + (y - pop(i, 2)).^2);
    user_coverage = sum(user_dist < 0.1 * range) / range;
    station_dist = pdist2(pop, pop);
    station_cost = sum(station_dist(:)) / (n * (n - 1));
    fit(i, :) = [user_coverage, station_cost];
end

% 进行多目标遗传算法迭代优化
options = gaoptimset('PopulationSize', 100, 'Generations', 100);
[pop, fit] = gamultiobj(@(x)myfunc(x, x, x, fit), 2, [], [], [], [], zeros(n, 1), range * ones(n, 1), [], options);

% 绘制优化结果
scatter(x, y, 'MarkerEdgeColor', 'k');
hold on;
scatter(pop(:, 1), pop(:, 2), 'MarkerFaceColor', 'r');
legend('User', 'Station');
xlabel('X Position');
ylabel('Y Position');

其中，`myfunc` 函数为多目标遗传算法的目标函数，其输入参数为种群矩阵和适应度函数矩阵，输出参数为目标函数矩阵。