离散优化的matlab 代码
时间: 2023-05-16 19:02:47 浏览: 89
离散优化涉及到的算法和模型非常丰富,因此离散优化的matlab代码也是多种多样的。下面仅以0/1背包问题和旅行商问题为例进行简要介绍。
0/1背包问题:将一定数量的物品放进容量有限的背包中,目标是将物品价值最大化。matlab中可以使用线性规划工具箱中的整数规划函数intlinprog()来解决这一问题,具体的代码如下:
f = -value'; %转化为目标函数
A = weight';
b = capacity;
Aeq = [];
beq = [];
lb = zeros(N,1); %设置变量下界
ub = ones(N,1); %设置变量上界
[x,fval,exitflag,output] = intlinprog(f,intcon,A,b,Aeq,beq,lb,ub);
其中value为每个物品的价值,weight为每个物品的重量,capacity为背包容量,intcon为变量为整数的指示向量,N是物品数量。
旅行商问题:一位旅行商要依次拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,然后回到起点。目标是找到一条路径,使得总距离最小。matlab中可以使用优化工具箱中的遗传算法工具箱来解决这一问题。具体的代码如下:
options = optimoptions('ga','PopulationSize',20); %设置遗传算法参数
rng default %设置随机种子
[x,fval] = ga(@(x)distFcn(x,distMat),N,[],[],[],[],1,N,[],options); %求解
其中distFcn为计算路径总距离的函数,distMat为存储城市间距离的矩阵。N为城市数量。