智能控制作業(yè)-遺傳算法求解背包問題(參考版)
2024-08-15 17:12本頁面
【正文】 六．matlab實驗結(jié)果 、遺傳算法結(jié)合解決背包問題：為了更好地說明算法的運行效果，本論文在matlab上編寫了算法程序程序，其運行結(jié)果如下：代數(shù): 500種群大小: 50交叉概率: 變異概率: 程序運行時間 最優(yōu)解: []：運行結(jié)果如下：代數(shù): 1000種群大小: 50交叉概率: 變異概率: 程序運行時間 最優(yōu)解: []3. 通過對比可以發(fā)現(xiàn)將貪婪算法加入遺傳算法之后能更好的得到需要的結(jié)果。最優(yōu)解: [%.2f]39。,T))。disp(sprintf(39。fx = sol3。m1)0)。v*value39。T = etime(clock,t0)。)。 plot(it,sol3,39。m1)0)。v*value39。 it = it + 1。m1)。).*((v*c39。cf*v*value39。 %indb2為適應(yīng)度最小的染色體 v(indb2,:) = v(indb1,:)。 updatec=v(indb1,:)。 v(indb1,:)=updatec。 [sol1,indb1] = max(fit)。m1)0).*(v*c39。./(v*c39。 fit =v*value39。%產(chǎn)生（N，L）維的01矩陣，為1的位置進(jìn)行變異 v=v2.*(v.*M)+M。 %cindex中相鄰的兩個為兩個父代的序號 v(cindex(i+1),j)=ch。%1pointL 產(chǎn)生交叉點 for j=point:(L1) %交叉 ch=v(cindex(i),j)。 end for i=1:2:N p=rand(1)。 cindex(i)=cindex(i+point1)。 end for i=1:N %產(chǎn)生要配對的父代的序號；經(jīng)過N次順序調(diào)換，將原有順序打亂，使相鄰兩個個體作為交叉的父代 point=unidrnd(Ni+1)。 end for i=1:N v(i,:)=newv(i,:)。 while p sp(sindex) sindex=sindex+1。 end for i=1:N p=rand(1)。 end for i=1:N sp(i)=fi(i)/sum(fi)。hold on。 t0 = clock。m1)0).*(v*c39。./(v*c39。 %soll為當(dāng)前算出的總價值，it為代數(shù)fit =v*value39。 it = 1。,pm))。disp(sprintf(39。交叉概率: %.3f39。,N))。disp(sprintf(39。代數(shù): %d39。 pm = 。 ger = 1000。 %v為50*50隨機(jī)產(chǎn)生的矩陣 值為0或1%貪婪算法修復(fù)解%v=greedy(v,c,g,m1)。 %懲罰系數(shù)v = 2*rand(50,50)1。 %價值重量比，用于貪婪算法m1=1000。value=[300 318 298 192 180 180 265 242 160 138 155 130 125 122 120 118 115 110 105 101 100 100 98 96 95 90 88 82 80 77 75 73 72 70 69 66 65 63 60 58 20 25 15 10 20 10 7 5 2 2]。close all。：源代碼：%遺傳算法解決背包問題 clc。 label(modify)=0。 modify=j。amp。 if sum(v(i,:).*c)m1 %修復(fù) while sum(v(i,:).*c)m1 min=10000。for i=1:m label=g。,fx))。disp(sprintf(39。程序運行時間 %39。 P = v。T = etime(clock,t0)。)。 plot(it,sol1,39。 media = mean(fit)。 %indb2為適應(yīng)度最小的染色體 v(indb2,:) = v(indb1,:)。 updatec=v(indb1,:)。 v(indb1,:)=updatec。 [sol1,indb1] = max(fit)。 % 計算適應(yīng)度與進(jìn)化 v=greedy(v,c,g,m1)。 end end end % 變異 M=rand(N,L)=pm。
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