%% step1 参数设置
sizepop=10; % 种群规模
overbest=10; % 记忆库容量大小
MAXGEN=100; % 迭代次数
pcross=0.5; % 免疫细胞遗传过程中的交叉概率
pmutation=0.4; % 免疫细胞遗传过程中的变异概率
ps=0.95; % 多样性评价参数(一般设置为0.95)
length=10; % 最大打包数
M=sizepop+overbest;
%% step2 将种群信息定义为一个结构体
individuals = struct('fitness',zeros(1,M), 'concentration',zeros(1,M),'excellence',zeros(1,M),'chrom',[]);
%struct函数功能是生成一个具有指定字段名和相应数据的结构数组
%% step3 产生初始抗体种群
individuals.chrom = popinit(M,length);%“.chrom”是调用individuals数组
trace=[]; %初始化矩阵,用于记录每代最个体优适应度和平均适应度
%% 迭代寻优
for iii=1:MAXGEN
%% step4 抗体群多样性评价
for i=1:M
individuals.fitness(i) = fitness(individuals.chrom(i,:)); % 每个个体适应度计算
individuals.concentration(i) = concentration(i,M,individuals); % 计算第i个个体的打包中心点与种群中每个个体的打包中心点间的相似度
end
% 综合亲和度和浓度评价抗体优秀程度,得出繁殖概率
individuals.excellence = excellence(individuals,M,ps);
% 记录当代最佳个体和种群平均适应度
[best,index] = min(individuals.fitness); % 找出当前种群中适应值最小的中心点类,及较优的打包中心点
bestchrom = individuals.chrom(index,:); % 找出最优个体,即min(individuals.fitness)对应的个体
average = mean(individuals.fitness); % 计算平均适应度
trace = [trace;best,average]; % 记录最有个体
%% step5 根据excellence,形成父代群,更新记忆库(加入精英保留策略,可由s控制)
bestindividuals = bestselect(individuals,M,overbest); % 更新记忆库
individuals = bestselect(individuals,M,sizepop); % 更新父代群
%% step6 选择,交叉,变异操作,再加入记忆库中抗体,产生新种群
individuals = Select(individuals,sizepop); % 选择
individuals.chrom = Cross(pcross,individuals.chrom,sizepop,length); % 交叉
individuals.chrom = Mutation(pmutation,individuals.chrom,sizepop,length); % 变异
individuals = incorporate(individuals,sizepop,bestindividuals,overbest); % 加入记忆库中抗体
end
%% 画出免疫算法收敛曲线
figure(1)
plot(trace(:,1));
hold on
plot(trace(:,2),'--');
legend('最优适应度值','平均适应度值')
title('免疫算法收敛曲线','fontsize',12)
xlabel('迭代次数','fontsize',12)
ylabel('适应度值','fontsize',12)
%% 画出打包中心选址图
%城市坐标
city_coordinate=[1304,2312;3639,1315;4177,2244;3712,1399;3488,1535;3326,1556;3238,1229;4196,1044;4312,790;4386,570;
3007,1970;2562,1756;2788,1491;2381,1676;1332,695;3715,1678;3918,2179;4061,2370;3780,2212;3676,2578;
4029,2838;4263,2931;3429,1908;3507,2376;3394,2643;3439,3201;2935,3240;3140,3550;2545,2357;2778,2826;2370,2975];
carge=[20,90,90,60,70,70,40,90,90,70,60,40,40,40,20,80,90,70,100,50,50,50,80,70,80,40,40,60,70,50,30];
%找出最近打包点
for i=1:31
distance(i,:)=dist(city_coordinate(i,:),city_coordinate(bestchrom,:)');
end
[a,b]=min(distance');
index=cell(1,length);
for i=1:length
%记录各个打包中心点的位置
index{i}=find(b==i);
end
figure(2)
title('最优打包图')
cargox=city_coordinate(bestchrom,1);
cargoy=city_coordinate(bestchrom,2);
plot(cargox,cargoy,'rs','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',20)
hold on
plot(city_coordinate(:,1),city_coordinate(:,2),'o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10)
for i=1:31
x=[city_coordinate(i,1),city_coordinate(bestchrom(b(i)),1)];
y=[city_coordinate(i,2),city_coordinate(bestchrom(b(i)),2)];
plot(x,y,'c');hold on
end
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