fit = zeros(popnum,1); pop = zeros(popnum,poplength); for k=1:popnum c = randperm(tasknum); %随机产生一个分配序列 pop(k,:) = c; fit(k) = fitness(c,caldata); end % [rawfit,rawCar,rawcarnum] = fitness(pop(fit==min(fit),:),caldata); % figure % for i = 1:tasknum+1 % if i == 1 % plot(local_data(i,1),local_data(i,2),'rp'); % text(local_data(i,1),local_data(i,2),'配送点'); % hold on % else % plot(local_data(i,1),local_data(i,2),'ko'); % text(local_data(i,1),local_data(i,2),num2str(i)); % hold on % end % end % colorkey = {'r-','g-','b-','c-','k-','m-','r-','g-','b-','c-','k-','m-'}; % for i = 1:rawcarnum % path = rawCar{i,1}+1; % plot(local_data(path,1),local_data(path,2),colorkey{i}); % hold on % end的伪代码

这段代码是遗传算法中的一部分，用于产生一个随机的种群并计算每个个体的适应度。具体来说，该代码首先创建了一个大小为popnum x poplength的零矩阵pop，用于存储popnum个poplength长度的个体。然后，对于每个个体，它随机生成一个长度为tasknum的序列c，表示任务分配的顺序，并将这个序列赋值给pop的第k行。接下来，代码计算每个个体的适应度，即fitness(c,caldata)，并将结果存储在fit的第k个元素中。最后，该代码返回一个pop和相应的适应度值fit。

在注释部分，该代码绘制了每个任务点的位置，并且根据遗传算法得到的最优路径信息绘制了车辆的行驶路径。

相关问题

%下面开始变异 poplength = length(pop(1,:));%染色体长度 popnum = length(fit); temp = rand(popnum,1); choose = zeros(popnum,1); choose(temp<pm)=1; choose = find(choose==1); mutanum = length(choose); if mutanum==0%可能出现一个交叉的都没有的情况 mutapop = []; mutafit = []; else mutapop = zeros(mutanum,poplength); mutafit = zeros(mutanum,1); for i = 1:mutanum k1 = randi([1 poplength]); %随机生成要变异的基因位点 k2 = randi([1 poplength]); %随机生成要变异的基因位点 mutapop(i,:) = pop(choose(i),:); mutapop(i,k1) = pop(choose(i),k2); mutapop(i,k2) = pop(choose(i),k1); mutafit(i) = fitness(mutapop(i,:),caldata); end end的伪代码

这段伪代码实现了遗传算法中的变异操作。其中，pop表示当前种群，fit表示每个个体的适应度，pm表示变异概率。具体来说，该代码首先计算出种群中染色体的长度和个体数量，然后随机生成一个与个体数量相同的序列temp，并将其小于变异概率pm的项标记为1。接着，从标记为1的项中随机选择mutanum个个体进行变异操作。对于每个被选中的个体，代码会随机生成两个基因位点k1和k2，然后交换这两个位点上的基因，得到一个新的个体mutapop(i,:)，并计算其适应度mutafit(i)。最终，该代码返回变异后的个体和其对应的适应度。

function [selectpop,selectfit] = myselect(allpop,allfit,popnum) [sfit,ind]=sort(allfit); %根据精英保留法保留种群数80%的部分 pop1 = allpop(ind(1:popnum*0.8),:); fit1 = sfit(1:popnum*0.8); %剩余的部分 restpop = allpop(ind(popnum*0.8+1:end),:); restfit = sfit(popnum*0.8+1:end); %再从剩余的部分用轮盘赌选择20%种群 f=restfit+1; f=1./f; f=f./sum(f); f=cumsum(f); % 轮盘赌的准备 t = 1; temp = zeros(length(f),1);的伪代码

这段伪代码实现的是一个基于精英保留法和轮盘赌选择的种群选择算法。具体步骤如下：

1. 首先，将所有个体按照适应度从小到大排序，并选取适应度最好的前20%的个体作为精英个体，保留至下一代。

2. 接着，将剩余80%的个体作为备选个体，按照适应度大小转换为概率分布，使用轮盘赌算法选择20%的个体，加入到下一代中。

这段伪代码的具体实现步骤如下：

1. 首先，将所有个体按照适应度从小到大排序，并选取适应度最好的前20%的个体作为精英个体，保留至下一代。

[sfit,ind]=sort(allfit); %将适应度从小到大排序
pop1 =  allpop(ind(1:popnum*0.8),:); %选择适应度最好的前80%个体
fit1 = sfit(1:popnum*0.8); %对应的适应度值

2. 接着，将剩余80%的个体作为备选个体，按照适应度大小转换为概率分布，使用轮盘赌算法选择20%的个体，加入到下一代中。

restpop = allpop(ind(popnum*0.8+1:end),:); %剩余的备选个体
restfit = sfit(popnum*0.8+1:end); %对应的适应度值
f=restfit+1; %为了避免适应度值为0，将适应度值加上1
f=1./f; %将适应度值转换为概率
f=f./sum(f); %归一化
f=cumsum(f); %计算累积概率
for i=1:length(f) %轮盘赌选择
    while t<=length(f) && temp(t)<f(i)
        t=t+1;
    end
    selectpop(i+popnum*0.8,:)=restpop(t,:);
    selectfit(i+popnum*0.8)=restfit(t);
    temp(i)=rand(1); %生成0~1之间的随机数
end

最终，`selectpop`和`selectfit`分别表示选择出的种群和对应的适应度值。