A. matlab用遺傳演算法解決TSP的問題，求幫助
把下面的（1）-（7）依次存成相應的.m文件，在（7）的m文件下運行就可以了
（1） 適應度函數fit.m
function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)
fitness=len;
for i=1:length(len)
fitness(i,1)=(1-(len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.0001)).^m;
end
(2)個體距離計算函數 mylength.m
function len=myLength(D,p)
[N,NN]=size(D);
len=D(p(1,N),p(1,1));
for i=1:(N-1)
len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));
end
end
(3)交叉操作函數 cross.m
function [A,B]=cross(A,B)
L=length(A);
if L<10
W=L;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10
W=ceil(L/10)+8;
else
W=floor(L/10)+8;
end
p=unidrnd(L-W+1);
fprintf('p=%d ',p);
for i=1:W
x=find(A==B(1,p+i-1));
y=find(B==A(1,p+i-1));
[A(1,p+i-1),B(1,p+i-1)]=exchange(A(1,p+i-1),B(1,p+i-1));
[A(1,x),B(1,y)]=exchange(A(1,x),B(1,y));
end
end
(4)對調函數 exchange.m
function [x,y]=exchange(x,y)
temp=x;
x=y;
y=temp;
end
(5)變異函數 Mutation.m
function a=Mutation(A)
index1=0;index2=0;
nnper=randperm(size(A,2));
index1=nnper(1);
index2=nnper(2);
%fprintf('index1=%d ',index1);
%fprintf('index2=%d ',index2);
temp=0;
temp=A(index1);
A(index1)=A(index2);
A(index2)=temp;
a=A;
end
(6)連點畫圖函數 plot_route.m
function plot_route(a,R)
scatter(a(:,1),a(:,2),'rx');
hold on;
plot([a(R(1),1),a(R(length(R)),1)],[a(R(1),2),a(R(length(R)),2)]);
hold on;
for i=2:length(R)
x0=a(R(i-1),1);
y0=a(R(i-1),2);
x1=a(R(i),1);
y1=a(R(i),2);
xx=[x0,x1];
yy=[y0,y1];
plot(xx,yy);
hold on;
end
end
(7)主函數
clear;
clc;
%%%%%%%%%%%%%%%輸入參數%%%%%%%%
N=50; %%城市的個數
M=100; %%種群的個數
C=100; %%迭代次數
C_old=C;
m=2; %%適應值歸一化淘汰加速指數
Pc=0.4; %%交叉概率
Pmutation=0.2; %%變異概率
%%生成城市的坐標
pos=randn(N,2);
%%生成城市之間距離矩陣
D=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=i+1:N
dis=(pos(i,1)-pos(j,1)).^2+(pos(i,2)-pos(j,2)).^2;
D(i,j)=dis^(0.5);
D(j,i)=D(i,j);
end
end
%%如果城市之間的距離矩陣已知，可以在下面賦值給D，否則就隨機生成
%%生成初始群體
popm=zeros(M,N);
for i=1:M
popm(i,:)=randperm(N);
end
%%隨機選擇一個種群
R=popm(1,:);
figure(1);
scatter(pos(:,1),pos(:,2),'rx');
axis([-3 3 -3 3]);
figure(2);
plot_route(pos,R); %%畫出種群各城市之間的連線
axis([-3 3 -3 3]);
%%初始化種群及其適應函數
fitness=zeros(M,1);
len=zeros(M,1);
for i=1:M
len(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
R=popm(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
fitness=fitness/sum(fitness);
distance_min=zeros(C+1,1); %%各次迭代的最小的種群的距離
while C>=0
fprintf('迭代第%d次\n',C);
%%選擇操作
nn=0;
for i=1:size(popm,1)
len_1(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
jc=rand*0.3;
for j=1:size(popm,1)
if fitness(j,1)>=jc
nn=nn+1;
popm_sel(nn,:)=popm(j,:);
break;
end
end
end
%%每次選擇都保存最優的種群
popm_sel=popm_sel(1:nn,:);
[len_m len_index]=min(len_1);
popm_sel=[popm_sel;popm(len_index,:)];
%%交叉操作
nnper=randperm(nn);
A=popm_sel(nnper(1),:);
B=popm_sel(nnper(2),:);
for i=1:nn*Pc
[A,B]=cross(A,B);
popm_sel(nnper(1),:)=A;
popm_sel(nnper(2),:)=B;
end
%%變異操作
for i=1:nn
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick<=Pmutation
popm_sel(i,:)=Mutation(popm_sel(i,:));
end
end
%%求適應度函數
NN=size(popm_sel,1);
len=zeros(NN,1);
for i=1:NN
len(i,1)=myLength(D,popm_sel(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
distance_min(C+1,1)=minlen;
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
fprintf('minlen=%d\n',minlen);
R=popm_sel(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
popm=[];
popm=popm_sel;
C=C-1;
%pause(1);
end
figure(3)
plot_route(pos,R);
axis([-3 3 -3 3]);
B. MATLAB如何使用ga遺傳演算法工具箱進行優化
1、首先，打開MATLAB軟體。
2、設置一個m文件，用於計算個體的適應度函數輸出值一個適應度，輸入是我們要優化的參數；例如：要優化的參數（x ，y ，z）則適應度函數的基本結構應是v=function(x, y, z)。
3、輸入「gatool」指令打開工具箱，如圖所示。
4、如圖所示，打開的ga工具箱界面。
5、輸入我們的適應度函數，和要優化的個數，和一些其它設置，要根據我們的任務決定；例如：適應度函數為:v=function(x, y, z)時要配置適應度函數項為@function。
6、要優化的參數個數為3。左後單擊「start」開始，等待一段時間就會出現我們要優化的參數。