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文檔簡介
1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上非線性整數(shù)規(guī)劃的遺傳算法Matlab程序(附圖) 通常,非線性整數(shù)規(guī)劃是一個具有指數(shù)復(fù)雜度的NP問題,如果約束較為復(fù)雜,Matlab優(yōu)化工具箱和一些優(yōu)化軟件比如lingo等,常常無法應(yīng)用,即使能 應(yīng)用也不能給出一個較為令人滿意的解。這時就需要針對問題設(shè)計專門的優(yōu)化算法。下面舉一個遺傳算法應(yīng)用于非線性整數(shù)規(guī)劃的編程實例,供大家參考! 模型的形式和適應(yīng)度函數(shù)定義如下: 這是一個具有200個01決策變量的多目標(biāo)非線性整數(shù)規(guī)劃,編寫優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)如下,其中將
2、多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)采用簡單的加權(quán)處理。function Fitness=FITNESS(x,FARM,e,q,w)% 適應(yīng)度函數(shù)% 輸入?yún)?shù)列表% x 決策變量構(gòu)成的4×50的0-1矩陣% FARM 細胞結(jié)構(gòu)存儲的當(dāng)前種群,它包含了個體x% e 4×50的系數(shù)矩陣% q
3、; 4×50的系數(shù)矩陣% w 1×50的系數(shù)矩陣%gamma=0.98;N=length(FARM);%種群規(guī)模F1=zeros(1,N);F2=zeros(1,N);for i=1:N xx=FARMi; ppp=(1-xx)+(1-q).*xx; F1(i)=sum(w.*prod(ppp);
4、60; F2(i)=sum(sum(e.*xx);endppp=(1-x)+(1-q).*x;f1=sum(w.*prod(ppp);f2=sum(sum(e.*x);Fitness=gamma*sum(min(sign(f1-F1);zeros(1,N)+(1-gamma)*sum(min(sign(f2-F2);zeros(1,N); 針對問題設(shè)計的遺傳算法如下,其中對模型約束的處理是重點考慮的地方function Xp,LC1,LC2,LC3,LC4=MYGA(M,N,Pm)% 求解01整數(shù)規(guī)劃的遺傳算法% 輸入?yún)?shù)列表% M
5、160; 遺傳進化迭代次數(shù)% N 種群規(guī)模% Pm 變異概率% 輸出參數(shù)列表% Xp 最優(yōu)個體% LC1 子目標(biāo)1的收斂曲線% LC2 子目標(biāo)2的收斂曲線% LC3 平均適應(yīng)度函數(shù)的收斂曲線% LC4 最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)的收斂曲線% 參考調(diào)用格式Xp,LC1,LC2,LC3,LC4=MYGA(50,40
6、,0.3)% 第一步:載入數(shù)據(jù)和變量初始化load eqw;%載入三個系數(shù)矩陣e,q,w%輸出變量初始化Xp=zeros(4,50);LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);LC3=zeros(1,M);LC4=zeros(1,M);Best=inf;% 第二步:隨機產(chǎn)生初始種群farm=cell(1,N);%用于存儲種群的細胞結(jié)構(gòu)k=0;while k %以下是一個合法個體的產(chǎn)生過程 x=zeros(4,50);%x每一列的1的個數(shù)隨機決定 for i=1:50
7、160; R=rand; Col=zeros(4,1); if R<0.7 RP=randperm(4);%1的位置也是隨機的
8、 Col(RP(1)=1; elseif R>0.9 RP=randperm(4); Col(RP(1:2)=1; else&
9、#160; RP=randperm(4); Col(RP(1:3)=1; end x(:,i)=Col; end
10、0; %下面是檢查行和是否滿足約束的過程,對于不滿足約束的予以拋棄 Temp1=sum(x,2); Temp2=find(Temp1>20); if length(Temp2)=0 k=k+1; farmk=x; endend % 以下是進化迭代過
11、程counter=0;%設(shè)置迭代計數(shù)器while counter % 第三步:交叉 %交叉采用雙親雙子單點交叉 newfarm=cell(1,2*N);%用于存儲子代的細胞結(jié)構(gòu) Ser=randperm(N);%兩兩隨機配對的配對表 A=farmSer(1);%取出父代A B=farmSer(2);%取出父代B P0=unidrnd(49);%隨機
12、選擇交叉點 a=A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end);%產(chǎn)生子代a b=B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end);%產(chǎn)生子代b newfarm2*N-1=a;%加入子代種群 newfarm2*N=b; %以下循環(huán)是重復(fù)上述過程 for i=1:(N-1) A=farmSer(
13、i); B=farmSer(i+1); P0=unidrnd(49); a=A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end); b=B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end);
14、60; newfarm2*i-1=a; newfarm2*i=b; end FARM=farm,newfarm;%新舊種群合并 % 第四步:選擇復(fù)制 FLAG=ones(1,3*N);%標(biāo)志向量,對是否滿足約束進行標(biāo)記 %以下過程是檢測新個體是否滿足約束 for i=1:(3*N)
15、0; x=FARMi; sum1=sum(x,1); sum2=sum(x,2); flag1=find(sum1=0); flag2=find(sum1=4);
16、60; flag3=find(sum2>20); if length(flag1)+length(flag2)+length(flag3)>0 FLAG(i)=0;%如果不滿足約束,用0加以標(biāo)記 end end
17、60; NN=length(find(FLAG)=1);%滿足約束的個體數(shù)目,它一定大于等于N NEWFARM=cell(1,NN); %以下過程是剔除不滿主約束的個體 kk=0; for i=1:(3*N) if FLAG(i)=1
18、60; kk=kk+1; NEWFARMkk=FARMi; end end %以下過程是計算并存儲當(dāng)前種群每個個體的適應(yīng)值 SYZ=zeros(1,NN); syz=zeros(1,N); f
19、or i=1:NN x=NEWFARMi; SYZ(i)=FITNESS2(x,NEWFARM,e,q,w);%調(diào)用適應(yīng)值子函數(shù) end k=0; %下面是選擇復(fù)制,選擇較優(yōu)的N個個體復(fù)制到下一代 while k
20、160; minSYZ=min(SYZ); posSYZ=find(SYZ=minSYZ); POS=posSYZ(1); k=k+1; farmk=NEWFARMPOS; syz
21、(k)=SYZ(POS); SYZ(POS)=inf; end %記錄和更新,更新最優(yōu)個體,記錄收斂曲線的數(shù)據(jù) minsyz=min(syz); meansyz=mean(syz); pos=find(syz=minsyz); LC3(counter+1)=meansyz; &
22、#160; if minsyz Best=minsyz; Xp=farmpos(1); end LC4(counter+1)=Best; ppp=(1-Xp)+(1-q).*Xp; LC1(counter+1)=sum(w.*prod(ppp); LC
23、2(counter+1)=sum(sum(e.*Xp); % 第五步:變異 for i=1:N if Pm>rand%是否變異由變異概率Pm控制 AA=farmi;%取出一個個體
24、; POS=unidrnd(50);%隨機選擇變異位 R=rand; Col=zeros(4,1); if R<0.7
25、0; RP=randperm(4); Col(RP(1)=1; elseif R>0.9 &
26、#160; RP=randperm(4); Col(RP(1:2)=1; else &
27、#160; RP=randperm(4); Col(RP(1:3)=1; end %下面是判斷變異產(chǎn)生的新個體是否滿足約束,如果不滿足,此次變異無效 AA(:,POS)=Col; &
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