%遗传算法求解TSP问题(为选择操作从新设计后程序)
%输入:
%D 距离矩阵
%NIND 为种群个数
%X 参数是中国34个城市的坐标(初始给定)
%MAXGEN 为停止代数,遗传到第MAXGEN代时程序停止,MAXGEN的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定
%m 为适值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大
%Pc 交叉概率
%Pm 变异概率
%输出:
%R 为最短路径
%Rlength 为路径长度
clear
clc
close all
%% 加载数据
load data
X=data;
D=Distanse(X); %生成距离矩阵
N=size(D,1); %城市个数
%% 遗传参数
NIND=100; %种群大小
MAXGEN=200; %最大遗传代数
Pc=0.9; %交叉概率
Pm=0.05; %变异概率
GGAP=0.9; %代沟
%% 初始化种群
Chrom=InitPop(NIND,N);
%% 画出随机解的路径图
DrawPath(Chrom(1,:),X)
pause(0.0001)
%% 输出随机解的路径和总距离
disp('初始种群中的一个随机值:')
OutputPath(Chrom(1,:));
Rlength=PathLength(D,Chrom(1,:));
disp(['总距离:',num2str(Rlength)]);
disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
%% 优化
gen=0;
figure;
hold on;box on
xlim([0,MAXGEN])
title('优化过程')
xlabel('代数')
ylabel('最优值')
ObjV=PathLength(D,Chrom); %计算路径长度
preObjV=min(ObjV);
while gen<MAXGEN
%% 计算适应度
ObjV=PathLength(D,Chrom); %计算路径长度
% fprintf('%d %1.10f\n',gen,min(ObjV))
line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pause(0.0001)
preObjV=min(ObjV);
FitnV=Fitness(ObjV);
%% 选择
SelCh=Select(Chrom,FitnV,GGAP);
%% 交叉操作
SelCh=Recombin(SelCh,Pc);
%% 变异
SelCh=Mutate(SelCh,Pm);
%% 逆转操作
SelCh=Reverse(SelCh,D);
%% 重插入子代的新种群
Chrom=Reins(Chrom,SelCh,ObjV);
%% 更新迭代次数
gen=gen+1 ;
end
%% 画出最优解的路径图
ObjV=PathLength(D,Chrom); %计算路径长度
[minObjV,minInd]=min(ObjV);
DrawPath(Chrom(minInd(1),:),X)
%% 输出最优解的路径和总距离
disp('最优解:')
p=OutputPath(Chrom(minInd(1),:));
disp(['总距离:',num2str(ObjV(minInd(1)))]);
disp('-------------------------------------------------------------')
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Matlab 遗传算法(Genetic Algorithm)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括:通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数,采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真为例,对该函数优化和GA 改进,只需改写函数m 文件形式即可。
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MATLAB genetic algorithm toolbox.zip (18个子文件)
MATLAB genetic algorithm toolbox
test.m 187B
Fitness.m 125B
OutputPath.m 158B
Sus.m 455B
InitPop.m 238B
Recombin.m 1KB
Mutate.m 263B
Reins.m 296B
dsxy2figxy.m 960B
Reverse.m 530B
DrawPath.m 614B
CityPosition3.mat 570B
GA_TSP.m 2KB
CityPosition1.mat 324B
Select.m 233B
PathLength.m 304B
Distanse.m 271B
CityPosition2.mat 447B
共 18 条
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御道御小黑
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