3 - AG + Interface grafica.rar_matlab

function varargout = ig2(varargin) % IG2 M-file for ig2.fig % IG2, by itself, creates a new IG2 or raises the existing % singleton*. % % H = IG2 returns the handle to a new IG2 or the handle to % the existing singleton*. % % IG2('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in IG2.M with the given input arguments. % % IG2('Property','Value',...) creates a new IG2 or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before ig2_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to ig2_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help ig2 % Last Modified by GUIDE v2.5 07-Jul-2015 21:51:29 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @ig2_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @ig2_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before ig2 is made visible. function ig2_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) set(handles.edit1,'String',0.1); set(handles.edit2,'String',0.3); set(handles.edit3,'String',2); set(handles.edit4,'String',10); set(handles.edit5,'String',50); set(handles.axes2,'XLim',[0 1000],'YLim',[0 1000]); title('Mapa das cidades') xlabel('Distancia (Km)') ylabel('Distancia (Km)') data = [{0 0}]; set(handles.uitable2,'data',data); handles.output = hObject; guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes ig2 wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = ig2_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % --- Executes on button press in pushbutton2. function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) clc load dados_caixeiro; tesp = 0.1; ti = clock; format shortG; data = [{0 0}]; set(handles.uitable2,'data',data); set(handles.text11,'String','Calculando...') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 1 - Definir parâmetros do AG taxa_mut = str2num(get(handles.edit1,'String')); % Taxa de mutação taxa_rec = str2num(get(handles.edit2,'String')); % Taxa de recombinação nGenes = str2num(get(handles.edit3,'String')); % Número de genes recombinados x = str2num(get(handles.edit4,'String')); % Tamanho da população nGer = str2num(get(handles.edit5,'String')); % Número de gerações (CRITÉRIO DE PARADA) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 2 - Gerar População Inicial (x indivíduos, aleatoriamente) ger = 1; % Primeira geração for k = 1:x populacao(k,:) = randperm(10); end n = ceil(x * taxa_rec); % Calcula número de indivíduos gerados por recombinação m = ceil(x * taxa_mut); % Calcula número de indivíduos gerados por mutação %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 3 - Recombinação for ger = 1:nGer %%%% 3.1 - Selecionar dois pais (por torneio) for k = 1:n sorteados = sorteio(populacao,5); pais = torneio(sorteados, distancias, 2); %%%% 3.2 - Selecionar genes que serão recombinados genes = randperm(10); genes = genes(1:nGenes); %%%% 3.3 - Gerar filhos (recombinar genes) filhos(k,:) = pais(1,:); alelos = zeros(1,length(genes)); for t = 1:length(genes) alelos(t) = pais(1,genes(t)); end for t = 1:length(alelos) aux(t) = ordem(pais(2,:),alelos(t)); end aux = zeros(1,length(alelos)); aux = [aux;alelos]'; aux = sortrows(aux,1); aux = aux'; for t = 1:length(genes) filhos(k,genes(t)) = aux(2,t); end %%%% 3.4 - Voltar para 3.1 até que n filhos sejam gerados end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 4 - Mutação %%%% 4.1 - Selecionar Indivíduo na população ind_mut = randperm(x); for k = 1:m mut(k,:) = populacao(ind_mut(k),:); %%%% 4.2 - Selecionar Genes que Sofrerão Mutação genes = randperm(10); genes = genes(1:2); %%%% 4.3 - Gerar indivíduo por mutação aux2 = mut(k,genes(1)); mut(k,genes(1))= mut(k,genes(2)); mut(k,genes(2)) = aux2; %%%% 4.4 - Voltar para 4.1 até que m indivíduos sejam gerados end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 5 - Seleção %%%% 5.1 - Da população original, selecionar x - n - m indivíduos (por torneio) elite = torneio(populacao, distancias, x-n-m); %%%% 5.2 - Formar nova população, adicionando os indivíduos gerados em 3 e 4 clear populacao; populacao = [elite;filhos;mut]; %%%% 5.3 - Incrementar contador de gerações ger = ger + 1; %%%% 5.4 - Retornar para 3 até que o número de gerações definido em 1 seja alcançado %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 6 - Apresentar Solução Incumbente (graficar o caminho) solucao = torneio(populacao, distancias, 1); solucao = [solucao solucao(1)]; custo_solucao = calcula_custos(solucao, distancias); hold off plot(handles.axes2,1,1) hold on grid on for k = 1:11 x_min(k) = posx(solucao(k)); y_min(k) = posy(solucao(k)); end a = strcat('Geracao',{' '},num2str(ger-1)); plot(handles.axes2,x_min,y_min,'--r','LineWidth',3) text(50,120,a,'FontWeight', 'bold','FontSize',12,'Color','b') for k = 1:10 plot(handles.axes2,posx(k),posy(k),'s',... 'MarkerSize',20,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.5,0.5]) text(posx(k)-15,posy(k),num2str(k),'FontWeight', 'bold','FontSize',12,'Color','y') end title('Mapa das cidades') xlabel('Distancia (Km)') ylabel('Distancia (Km)') drawnow data = get(handles.uitable2,'data'); data = [data;{ger-1 num2str(custo_solucao)}]; set(handles.uitable2,'data',data); tic while toc < tesp end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 7 - Armazena Registro %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% tf = clock; t = etime(tf,ti); var = xlsread('memorial.xls'); [L,C] = size(var); celula = strcat('A',num2str(L+2)); d = {date, t, taxa_mut, taxa_rec, x, nGenes, nGer, custo_solucao}; xlswrite('memorial.xls', d, 'Dados', celula) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% a = '-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------'; b = 'Problema do caixeiro viajante - Solução via algoritmo genético'; d = '---PARÂMETROS DO AG:---------------------------------------------------------------------------------------'; e = strcat('Taxa de mutação:____________________',num2str(taxa_mut)); f = strcat('Taxa de recombinação:________________',num2str(taxa_rec)); g = strcat('Tamanho da população:_______________',num2str(x)); h = strcat('Número de genes recombinados:________',num2str(nGenes)); k = '---RESULTADOS:--------------------------------------------------------------------------------------------------