Matlab实现遗传算法求解最短路径问题

这段MATLAB代码展示了如何使用遗传算法来解决一个优化问题。具体来说，它涉及一个目标函数，用于计算两个经纬度坐标对之间的大地距离，并通过遗传操作寻找最短路径。以下是对代码各部分的详细解释： 1. **数据准备**： - `sj`变量加载了一个包含经纬度数据（每行代表一对坐标）的文本文件，如地球表面的100个点。 - 将数据分为两部分 `x` 和 `y`，并将其合并回 `sj`。 2. **计算距离矩阵**： - 使用Haversine公式（`d = 6370 * acos(cos(lat1) * cos(lat2) * cos(lon2 - lon1) + sin(lat1) * sin(lat2))`）计算任意两点间的地球大圆距离，存储在 `d` 变量中。 - `L` 表示总点数，`w` 是染色体的大小，`dai` 是迭代次数。 3. **选择操作**： - 遗传算法的核心部分是选择操作，这里采用的是轮盘赌选择法（`randperm`）。通过生成随机排列（`c`），然后根据距离矩阵 `d` 选择最邻近的点作为父代个体，`c1` 存储了选择的结果。 4. **交叉操作**： - 对于每一代（`fork` 循环），随机选择部分个体进行交叉，即交换染色体片段（`F`）。交叉发生在相邻的个体之间，确保子代的多样性。 5. **变异操作**： - 使用 `find` 函数确定变异位置 `by`，可能随机选择（若没有满足条件的变异位置，则随机生成）。变异操作涉及到随机改变部分染色体的顺序，`C` 变量存储变异后的个体。 6. **整合新世代**： - 将父代 `A`、随机交叉产生的 `B` 和变异后的 `C` 结合到一起形成新的种群 `G`，`TL` 记录新种群的大小。 这段代码的整体目的是通过遗传算法优化路径选择，使得总路径长度尽可能短。通过迭代更新种群，逐步接近最优解。遗传算法是一种搜索方法，适用于解决具有多个局部最优解的问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。在这个例子中，算法尝试找到连接所有点的最短路线，通过模拟自然选择的过程，逐步改进解的质量。