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matlab遗传算法整数规划,非线性整数规划的遗传算法Matlab程序

非线性整数规划的遗传算法Matlab程序

非线性整数规划的遗传算法Matlab程序

(引自人工智能及数据挖掘论坛)

这是一个具有200个01决策变量的多目标非线性整数规划,编写优化的目标函数如下,其中将多目标转化为单目标采用简单的加权处理。 function Fitness=FITNESS(x,FARM,e,q,w)

%% 适应度函数

% 输入参数列表

% x 决策变量构成的4×50的0-1矩阵

% FARM 细胞结构存储的当前种群,它包含了个体x

% e 4×50的系数矩阵

% q 4×50的系数矩阵

% w 1×50的系数矩阵

%%

gamma=0.98;

N=length(FARM);%种群规模

F1=zeros(1,N);

F2=zeros(1,N);

for i=1:N

xx=FARM{i};

ppp=(1-xx)+(1-q).*xx;

F1(i)=sum(w.*prod(ppp));

F2(i)=sum(sum(e.*xx));

end

ppp=(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)]));

针对问题设计的遗传算法如下,其中对模型约束的处理是重点考虑的地方 function [Xp,LC1,LC2,LC3,LC4]=MYGA(M,N,Pm)

%% 求解01整数规划的遗传算法

%% 输入参数列表

% M 遗传进化迭代次数

% N 种群规模

% Pm 变异概率

%% 输出参数列表

% Xp 最优个体

% LC1 子目标1的收敛曲线

% LC2 子目标2的收敛曲线

% LC3 平均适应度函数的收敛曲线

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