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遗传退火算法解决TSP、求最优解、波束图设计

遗传退火算法

TSP

波束图设计

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亲测可用的算法实例，代码，结果图，实例包含三方面：TSP 求解最优解波束图设计

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1．利用模拟退火和遗传算法求函数的最小值点，，x

的精度控制在 0.001 范围内。

采用遗传退火算法，使用 MATLAB 平台结果如图所示：

0 200 400 600 800 1000 1200

-2

-1

0 200 400 600 800 1000 1200

-1

-0.5

0.5

X: 1110

Y: -1.125

、

最小值点收敛于-1.125，此时 X 取值为 0.2478（在 0.25 周围振荡）。

1. T0 = 100;

2． T = T0;

3． to = 0.001;

4． x0 = 0;

5． lin = 100;

6． delt = 0.99;

7． %loop

8． jj = 1;

9． while T>to;

10． for j = 1:lin

11． while(1)

12． x1 = x0+(rand(1)-0.5);

13． if((-1 <= x1)&&(x1 <= 1))

14． break;

15． end

16． end

17． f0 = 2*x0.^2-x0-1;

18． f1 = 2*x1.^2-x1-1;

19． if f1<f0;

20． x0 = x1;

21． f0 = f1;

22． else

23． if(rand<exp(-(f1-f0)/(1*T)));

24． x0 = x1;

25． f0 = f1;

26． end

27． end

28． end

29． T = T*delt;

30． value(1,jj) = f0;

31． value(2,jj) = x0;

32． jj = jj+1;

33． end

34． figure;

35． subplot(211)

36． plot(value(1,:))

37． subplot(212);

38． plot(value(2,:))

2. 利用模拟退火和遗传算法求函数的最小值点，，

x 的精度控制在 0.001 范围内。

自上而下分别为：f，x，y 的取值变化，由图可以看出均收敛于 0。

0 200 400 600 800 1000 1200

200

400

0 200 400 600 800 1000 1200

-10

0 200 400 600 800 1000 1200

-20

1. T0 = 100;

2. T = T0;

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