基于混合遗传和退火算法求解不同种类箱子问题的matlab程序展示
时间: 2024-05-13 12:19:28 浏览: 14
由于混合遗传和退火算法求解不同种类箱子问题的程序比较复杂,这里只能给出大致的程序框架,具体的实现需要根据具体的问题进行调整。
```matlab
function [bestSolution, bestFitness] = hybridGA_SA(nVar, lb, ub, maxIter, nPop, pCrossover, pMutation, T0, alpha, nMove, maxLocalIter)
% 混合遗传和退火算法求解不同种类箱子问题
% 输入:
% nVar: 变量数量
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% maxIter: 最大迭代次数
% nPop: 种群大小
% pCrossover: 交叉概率
% pMutation: 变异概率
% T0: 初始温度
% alpha: 降温系数
% nMove: 每轮迭代中移动次数
% maxLocalIter: 每次移动中的最大局部迭代次数
% 输出:
% bestSolution: 最优解
% bestFitness: 最优适应度
%% 初始化种群
pop = repmat(struct('position', [], 'fitness', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
pop(i).position = unifrnd(lb, ub, 1, nVar);
pop(i).fitness = fitnessFunction(pop(i).position);
end
%% 记录最优解
bestSolution = pop(1).position;
bestFitness = pop(1).fitness;
%% 迭代
for it = 1:maxIter
%% 选择
matingPool = selection(pop);
%% 交叉
offspring = repmat(struct('position', [], 'fitness', []), nPop, 1);
for i = 1:2:nPop
[offspring(i).position, offspring(i+1).position] = crossover(matingPool(i).position, matingPool(i+1).position, pCrossover, lb, ub);
offspring(i).fitness = fitnessFunction(offspring(i).position);
offspring(i+1).fitness = fitnessFunction(offspring(i+1).position);
end
%% 变异
for i = 1:nPop
offspring(i).position = mutate(offspring(i).position, pMutation, lb, ub);
offspring(i).fitness = fitnessFunction(offspring(i).position);
end
%% 合并种群
pop = [pop; offspring];
%% 修剪种群
[~, sortIndex] = sort([pop.fitness], 'descend');
pop = pop(sortIndex);
pop = pop(1:nPop);
%% 记录最优解
if pop(1).fitness > bestFitness
bestSolution = pop(1).position;
bestFitness = pop(1).fitness;
end
%% 退火
T = T0 / (1 + alpha * it);
for i = 1:nMove
% 随机选择一个个体
j = randi([1, nPop]);
% 局部搜索
[pop(j).position, pop(j).fitness] = localSearch(pop(j).position, pop(j).fitness, lb, ub, T, maxLocalIter);
% 记录最优解
if pop(j).fitness > bestFitness
bestSolution = pop(j).position;
bestFitness = pop(j).fitness;
end
end
%% 显示迭代过程
disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Fitness = ' num2str(bestFitness)]);
end
end
function fitness = fitnessFunction(position)
% 计算适应度函数
% ...
end
function matingPool = selection(pop)
% 选择操作
% ...
end
function [offspring1, offspring2] = crossover(parent1, parent2, pCrossover, lb, ub)
% 交叉操作
% ...
end
function offspring = mutate(parent, pMutation, lb, ub)
% 变异操作
% ...
end
function [position, fitness] = localSearch(position, fitness, lb, ub, T, maxLocalIter)
% 局部搜索
% ...
end
```
需要注意的是,这里的具体实现涉及到问题的具体情况,需要根据实际情况进行调整。
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