pop = initializePopulation(nPop, nTask, nProj); for iGen = 1:nGen [fit, cost] = calculateFitness(pop, nTask, nProj, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); crowd = calculateCrowdingDistance(pop, fit); pop = selection(pop, fit, crowd); pop = crossover(pop, nPop, pCross); pop = mutation(pop, nPop, pMut, nTask, nProj); end [fit, cost] = calculateFitness(pop, nTask, nProj, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); [~, idx] = min(fit); fprintf('最优解:\n'); disp(pop(idx,:));这个代码求的什么
时间: 2023-06-13 22:03:32 浏览: 456
这段代码实现了多目标优化问题的遗传算法求解过程。具体来说,它的输入包括种群大小nPop、任务数nTask、项目数nProj,以及各种资源的容量resCap、成本resCost,任务所需资源taskRes和先决条件prec等。遗传算法的主要步骤包括:
1. 初始化种群pop,包括nPop个个体,每个个体有nTask x nProj个基因。
2. 进行nGen代的遗传算法迭代,每代的步骤包括:
a. 计算每个个体的适应度和成本,其中适应度是一个向量,包括nTask个任务的完成时间和nProj个项目的利润;成本是多个资源的成本。
b. 计算每个个体的拥挤距离,用于多目标选择。
c. 进行选择操作,选择nPop个个体进入下一代。
d. 进行交叉操作,将选择出的个体两两配对进行基因交叉。
e. 进行变异操作,对一部分个体进行基因变异。
3. 最后输出最优解,即适应度最小的个体。
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function pop = initializePopulation(nPop, nTask, nProj) pop = zeros(nPop, nTask * nProj); for i = 1:nPop pop(i,:) = randperm(nTask * nProj); end end什么意思
这段代码是用来初始化一个遗传算法的种群(population)的,其中:
- nPop是种群中个体的数量;
- nTask是任务的数量;
- nProj是项目的数量;
- pop是一个 nPop 行,nTask * nProj列的矩阵,表示 nPop 个个体,每个个体都是一个长度为 nTask * nProj 的一维数组。
具体实现过程如下:
1. 创建一个 nPop 行,nTask * nProj列的零矩阵pop;
2. 通过循环,对于每个个体:
a. 生成一个长度为 nTask * nProj 的随机排列;
b. 将这个随机排列作为个体的一维数组,放入pop矩阵中对应的行。
最终,pop矩阵中的每一行都是一个随机生成的个体,可以作为遗传算法的初始种群。
pop = initializePopulation(nPop, nTask, nProj);什么意思
这段代码是在初始化一个遗传算法的种群(population)。
其中,nPop表示种群大小,nTask表示任务数量,nProj表示项目数量。
具体来说,这行代码会生成一个大小为nPop的种群,其中每个个体(individual)表示一种任务分配方案。每个个体由nTask个基因(gene)组成,每个基因表示一个任务被分配到了哪个项目中。这些基因的取值范围是1到nProj,表示任务被分配到对应的项目中。
这个函数的作用是初始化一个随机的种群,作为遗传算法的初始种群,后续的遗传操作会在这个种群上进行。
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