%% 开始遗传算法部分的初始种群生成 poplength = tasknum; %染色体长度为生产基地个数加预冷站数量 popnum=500; %种群的个数 iteration=1000; %进化的代数 pc0 = 0.9; %交叉的初始概率 pm0 = 0.05; %变异的初始概率 %----------------生成种群------------------------% 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的伪代码是什么
时间: 2023-12-27 18:03:13 浏览: 44
该部分代码是遗传算法的初始种群生成部分,以下是代码的伪代码:
1. 确定染色体长度poplength为生产基地个数加预冷站数量
2. 确定种群个数popnum为500个
3. 确定遗传算法进化的代数iteration为1000
4. 确定交叉的初始概率pc0为0.9,变异的初始概率pm0为0.05
5. 创建一个空的适应度数组fit,大小为popnum
6. 创建一个空的种群数组pop,大小为popnum x poplength
7. 对于每个个体k,生成一个由1到tasknum的随机排列c,并将其存储在pop(k,:)中
8. 计算每个个体的适应度值,并将其存储在fit(k)中
9. 可选:绘制最优个体的路径和散点图,方便可视化分析
其中,fitness函数用于计算每个个体的适应度值,caldata为输入的数据。具体的遗传算法实现过程在后续代码中。
相关问题
有 tasknum 项任务,每个任务有开始时间(starttime ),结束时间(endtime),并行度(pa
并行度(parallelism)是指在同一时间内可以同时进行的任务数量。对于给定的 tasknum 项任务,每个任务有开始时间 starttime 和结束时间 endtime ,要确定并行度,需要考虑以下几个因素:
1. 始终同时进行的任务数量:
如果给定的任务的开始时间和结束时间没有交叉,那么这些任务可以同时进行。这意味着并行度等于 tasknum。
2. 存在时间重叠的任务:
如果给定的任务之间存在时间重叠,即存在一些任务的结束时间晚于其他任务的开始时间,则这些任务不能同时进行。在这种情况下,需要确定最大的并行度。
为了确定最大并行度,可以按照开始时间排序所有任务。然后从第一个任务开始,计算当前同时进行的任务数量,直到当前任务的结束时间。在这个过程中,记录并更新记录最大并行度的变量。然后重复这个过程,直到遍历完所有的任务。
最终,记录的最大并行度将是符合要求的并行度。
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。
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