matlab遗传算法vrp

‘壹’ 急求基于遗传算法的vrp模型matlab代码

已经加你了。。。。

‘贰’ 如何用matlab解决多元遗传算法问题

如何用matlab解决多元遗传算法的极值问题？可以按下列步骤做

1、首先，建立自定义带条件的最大值目标函数文件，ga_fun.m

if x(1)+x(2)>=-1

y=-（exp(-0.1*(x(1)^4+x(2)^4))+ exp(cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))

）

else

y=inf

end

式中:x=x(1),y=x(2)

2、利用ga遗传算法工具箱求解

3、在工具箱中，Fitness function项输入@ga_fun；Number of variables项输入2；Lower项输入[-1,2]；Upper项输入[2,1];

4、点击Start按钮，运行可以得到 fmax(0,0)值(Objective function value)。说明这里负号是最大值的标志

运行界面

‘叁’ VRP问题的遗传算法，谁有MATLAB的代码

我发一些他们的源程序你，都是我在文献中搜索总结出来的：
%
下面举例说明遗传算法
%
%
求下列函数的最大值
%
%
f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x)
x∈[0,10]
%
%
将
x
的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为
(10-0)/(2^10-1)≈0.01
。
%
%
将变量域
[0,10]
离散化为二值域
[0,1023],
x=0+10*b/1023,
其中
b
是
[0,1023]
中的一个二值数。
%
%
%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%
编程
%-----------------------------------------------
%
2.1初始化(编码)
%
initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
%
长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序
%name:
initpop.m
%初始化
function
pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength));
%
rand随机产生每个单元为
{0,1}
行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，
%
roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。
%
2.2.2
将二进制编码转化为十进制数(2)
%
decodechrom.m函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
%
(对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，
%
参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
%遗传算法子程序
%name:
decodechrom.m
%将二进制编码转换成十进制
function
pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
%
2.4
选择复制
%
选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
%
根据方程
pi=fi/∑fi=fi/fsum
，选择步骤：
%
1）
在第
t
代，由（1）式计算
fsum
和
pi
%
2）
产生
{0,1}
的随机数
rand(
.)，求
s=rand(
.)*fsum
%
3）
求
∑fi≥s
中最小的
k
，则第
k
个个体被选中
%
4）
进行
n
次2）、3）操作，得到
n
个个体，成为第
t=t+1
代种群
%遗传算法子程序
%name:
selection.m
%选择复制
function
[newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue);
%求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit;
%单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue);
%如
fitvalue=[1
2
3
4]，则
cumsum(fitvalue)=[1
3
6
10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1));
%从小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while
newin<=px
if(ms(newin))
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‘肆’ matlab中遗传算法如何使用

看情况是你没安装GA工具箱，就是要将GA工具箱（一系列m文件）复制到到matlab目录下的toolbox文件夹里面，之后打开matlab，点击工具栏 file-set path-add folder，把GA工具箱所在的文件夹添加进去。

‘伍’ matlab怎么运行基于遗传算法的vrp

function [x fx string]=fun_SuiJiSuanFa2(N,genLenth,Pc,Pm,downbound,upbound,generation)
%[x fx string]=fun_SuiJiSuanFa2(6,16,0.7,0.01,-3,3,100)
%f 表示函数
%N表示染色体种群大小
%genLenth表示染色体长度
%Pc表示交叉概率
%Pm表示突变概率
%downbound
%upbound
%generation循环代数

%进制编码,此处编写为二进制
num=2;
initdata=randi([0 num-1],N,genLenth);
%二进制编码的权值
weight=(num).^(genLenth/2-1:-1:0);
weights=repmat(weight,N,1);
%保存每代的最好值和平均值,
meanally=zeros(1,generation);
maxally=zeros(1,generation);

Nowx=zeros(generation,genLenth);
for k=1:generation
%解码后的整数
allx1=sum(initdata(:,1:genLenth/2).*weights,2);
allx2=sum(initdata(:,genLenth/2+1:end).*weights,2);
%映射到取值范围
delt=(upbound-downbound)/(num^(genLenth/2)-1);
allx1=allx1.*delt+downbound;
allx2=allx2.*delt+downbound;
%染色体的适应性
ally=f(allx1,allx2);
%平均值，最大值
meanally(k)=mean(ally);
maxally(k)=max(ally);
%找下标，确定是哪条染色体
index=find(ally==maxally(k));
Nowx(k,:)=initdata(index(1),:);
%最大值没有提高就取上次的
if(k>=2&&maxally(k)<maxally(k-1))
maxally(k)=maxally(k-1);
Nowx(k,:)=Nowx(k-1,:);
end
%染色体的适应性比率
ratio=ally./sum(ally);
%交叉,变异
%？？交叉几个，从第几个开始。
%此处只交叉1个（总共才6个），随机给一个。
sumRatio=cumsum(ratio);
data=zeros(N,genLenth);
for i=1:N/2
Select1=find(sumRatio>=rand);
Select2=find(sumRatio>=rand);
data(2*i-1,:)=initdata(Select1(1),:);
data(2*i,:)=initdata(Select2(1),:);
if(rand<Pc)
%交叉
location=randi([1,genLenth]);
temp=data(2*i-1,location:end);
data(2*i-1,location:end)=data(2*i,location:end);
data(2*i,location:end)=temp;
else
%变异
if(rand<Pm)
location=randi([1,genLenth]);
data(2*i-1,location)=1-data(2*i-1,location);
end
if(rand<Pm)
location=randi([1,genLenth]);
data(2*i,location)=1-data(2*i,location);
end
end
end
initdata=data;
end

fx=max(maxally);
lastIndex=find(maxally==fx);
string=Nowx(lastIndex(1),:);

x(1)=sum(string(1:genLenth/2).*weight).*(upbound-downbound)/(num^(genLenth/2)-1)+downbound;
x(2)=sum(string(1+genLenth/2:end).*weight).*(upbound-downbound)/(num^(genLenth/2)-1)+downbound;
%绘制性能图
%figure,hold on;
clf;figure(1),hold on;
plot((1:k)',meanally,'b.-');
plot((1:k)',maxally,'r.:');
end

function fun=f(x,y)
fun=(1-x).^2.*exp(-x.^2-(1+y).^2)-(x-x.^3-y.^3).*exp(-x.^2-y.^2);
%fun=-(x-1).^2-3.*(y-2).^2+100;
end

‘陆’ 如何用matlab遗传算法编程

有两种方法，一种是用matlab自带的遗传算法工具箱；还有一种是自己编写遗传算法解决问题。第二种方法的话，网上可以找到很多遗传算法的matlab代码，我也可以提供。第一种的话，有一定的局限性。

‘柒’ 求matlab关于VRP问题的遗传算法程序

不知你的matlab是否是7.0以上版本？
用ga工具箱应该是很方便的 你没给出具体数据我示范不出来

关于限制条件
ga函数里直接有的，功能很全
要自己设计交叉算法很困难，范围够大的话直接加个条件判断-不行重来就可以了

初始种群：
for i=1:种群大小
while 条件不合格
p=randperm(n);
end
pop{i}=p;
end