Matlab实现的遗传算法详解及其参数调优
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更新于2024-09-17
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这段代码是用MATLAB实现的遗传算法的一个示例,它主要应用于解决路径规划问题,如旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索方法,适用于解决复杂的组合优化问题。
首先,我们来看看代码的关键部分:
1. **变量初始化**:
- `citynum`: 城市数量。
- `n`: 输入参数个数。代码根据`n`的值来设置默认的遗传算法参数:
- 当`n`小于2时,设置迭代次数为500(`termops`),种群大小为50(`num`),交叉概率为0.25(`pc`),交叉操作次数为3(`cxops`),变异概率为0.30(`pm`),以及适应度函数的选择压力因子为0.10(`alpha`)。
- 当输入参数不足时,逐步减小默认参数,直到所有参数都确定。
2. **初始化函数`initializega`**:
这个函数用于生成初始种群,种群由`num`个随机排列的城市组成。每个个体(种群成员)是一个从1到`citynum`的随机排列数组,表示可能的路径。
3. **适应度函数`f`**:
适应度函数计算路径的总成本,通过比较城市之间的距离(`d`矩阵)来评估路径的有效性。对于每个个体(`t`),函数计算路径的总长度,并将其设为负值,因为适应度函数通常期望最小化成本。
4. **遗传操作**:
- **选择**:`select`函数基于适应度值和选择压力因子`alpha`,按照一定的概率选择优秀的个体进入下一代。
- **交叉**:`crossover`函数执行单点交叉,即两个个体在指定的概率`pc`下进行交叉操作,交叉操作次数由`cxops`决定。
- **变异**:`mutation`函数对个体进行变异,即随机交换染色体上的基因,变异概率为`pm`。
- **精英保留**:`congrefenstette`函数可能是一个精英保留策略,它将当前最好的个体(`bestpop`)复制到下一代。
5. **主循环**:
在`fori=1:termops`的循环中,重复执行上述操作,每次迭代后更新适应度值`l`,记录最佳解的轨迹`trace`,直到达到预定的迭代次数`termops`。
总结来说,这段代码提供了一个基本的遗传算法框架,可以用来寻找TSP问题的近似最优解。通过不断迭代、选择、交叉和变异操作,算法在每次迭代中逐步改进种群,期望找到全局最优解或接近最优解的解。对于实际应用,用户可以根据具体需求调整参数,如城市数量、种群大小等,以适应不同的问题规模和复杂度。
2009-06-12 上传
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woshishui_110
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