容量与流量的遗传算法的数据导入问题

renjialin

function [Zp,Xp,Yp,LC1,LC2]=GACFA(M,N,Pm)
%--------------------------------------------------------------------------
%  GACFA.m
; O; Z" T$ `, D% }: Q%  Genetic Algorithm for Capacity and Flow Assignment
+ Q% j+ M. Z# `6 J2 y0 }0 P%  链路容量和流量优化分配的遗传算法
%--------------------------------------------------------------------------
4 l. B  F( t* T9 Z! ?7 E, L0 Z%  函数功能
# y$ K$ _* W! X# R%  使用遗传算法求解通信网链路容量和流量联合优化分配问题
%--------------------------------------------------------------------------
%  参考文献
0 g5 E, }; N0 T! N( \%  叶大振,吴新余.基于遗传算法的计算机通信网优化设计[J].
%  南京邮电学院学报.1996,16(2):9-15
; `( T' R% W# v, V%--------------------------------------------------------------------------
%  输入参数列表
  q; {/ v* s+ }! W%  M     遗传进化迭代次数
# [3 D- f" E) q2 ~! F1 R- Z, c1 M%  N     种群规模(取偶数)
3 j3 `$ Y+ _  }' W" v: z%  Pm    变异概率
! a+ O( N# e6 l, Y: K%--------------------------------------------------------------------------
0 z$ F! ^0 y" Q/ n: j%  输出参数列表
%  Zp    目标函数最优值
%  Xp    路由选择决策变量最优值
%  Yp    线路型号决策变量最优值
%  LC1   收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录
%  LC2   收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录
2 ~4 c$ d5 O5 F8 z  l! k* @%--------------------------------------------------------------------------

; a, ~6 u; s0 k4 m7 U2 G0 x%第一步：载入数据和输出变量初始化
load DATA_CFA;
Xp=zeros(14,1);
' K3 Z6 T9 a6 E  [9 g/ jYp=zeros(8,3);
* }) B7 G& Z3 K7 kLC1=zeros(1,M);
LC2=LC1;
8 A3 I9 B: T. j8 Q1 Y3 d* Y
%第二步：随机产生初始种群
+ n( m% e/ j- @farm_X=zeros(14,N);
" b3 {9 x2 y1 s9 v1 I2 T+ z6 i8 tfarm_Y=zeros(8,3*N);
# V( A6 u" b# \. C, z% cfor i=1:N
. H0 b' H+ O  Z$ j# [) ]: V* a    for j=1:2:13
6 T+ \6 K4 |3 R2 _+ {( h        RAND=rand;
        if RAND>0.5
% ?  \, Y( w. j6 Z: X" A4 R/ u            farm_X(j,i)=1;
' S8 Q- b0 y0 D; z3 C        else
            farm_X(j+1,i)=1;
9 ~* j+ ^& o8 H; t' E2 h* E/ v        end
/ g4 x! w  |* M) u    end
! C1 C8 R+ z! S7 R9 Y) xend
% R' h0 ^' b- Sfor i=1:N
" v' O3 n  k: |+ ?1 V% z    for j=1:8
        RAND=rand;
        if RAND<1/3
            farm_Y(j,3*i-2)=1;
- @( F! J! _, Z9 `" `4 _        elseif RAND>2/3
            farm_Y(j,3*i)=1;
        else
            farm_Y(j,3*i-1)=1;
        end
+ \" j: Z; h) Q* r. B% ?* e    end
) l* E7 w7 a0 oend

counter=0;%设置迭代计数器
while counter<M%停止条件为达到最大迭代次数
   
2 _6 a$ V/ j5 A; N) s    %第三步：交叉
    newfarm_X=zeros(14,N);
+ j4 z9 ~( |% _9 H    newfarm_Y=zeros(8,3*N);
( F( w$ |1 P# |4 `# j& m    Ser=randperm(N);
    %对X做交叉
    for i=1:2N-1)
        A_X=farm_X(:,Ser(i));
9 h, i2 q- m) X" S* A. [+ C        B_X=farm_X(:,Ser(i+1));
1 f/ g1 ~# _( J6 y# B        cp=2*unidrnd(6);
9 `# w9 Q4 t8 l; t! p" `        a_X=[A_X(1:cp);B_X((cp+1):end)];
        b_X=[B_X(1:cp);A_X((cp+1):end)];
        newfarm_X(:,i)=a_X;
$ u  |4 P* T$ |' R        newfarm_X(:,i+1)=b_X;
2 G6 L9 P% w/ S    end
    %对Y做交叉
" P: O" C' ~) j, J  L    for i=1:2N-1)
! t. w" p2 p* s: ]* [        A_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i)-2)3*Ser(i)));
        B_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i+1)-2)3*Ser(i+1)));
        cp=unidrnd(7);
$ d7 n" M: R6 b$ e  l* @6 X0 m1 e        a_Y=[A_Y(1:cp);B_Y((cp+1):end)];
        b_Y=[B_Y(1:cp);A_Y((cp+1):end)];
9 q+ E& B7 F3 T+ Y" f7 R( F: D        newfarm_Y(:,(3*i-2)3*i))=a_Y;
3 t7 N+ E8 I. M8 j' w' F        newfarm_Y(:,(3*i+1)3*i+3))=b_Y;
    end
/ _+ B1 D5 {4 q6 @7 H    %新旧种群合并
3 y0 C$ Q. P$ j1 Q* D4 Q    FARM_X=[farm_X,newfarm_X];
6 A, W0 L3 S+ c. r4 |    FARM_Y=[farm_Y,newfarm_Y];
/ V. `) i/ p. E7 r1 m2 |; c   
    %第四步：选择复制
    Ser=randperm(2*N);
( Y( \' T. m. J  b5 U8 X' C' D; P7 z    FITNESS=zeros(1,2*N);
    fitness=zeros(1,N);
    for i=12*N)
/ D* x1 S3 I# s        X=FARM_X(:,i);
        Y=FARM_Y(:,(3*i-2)3*i));
        FITNESS(i)=COST(X,Y,x1_x14,F_x1_x14,A,Q,C,S,b);
    end
    for i=1:N
4 G: |0 x3 ]6 J; o5 f  ]        f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
        f2=FITNESS(Ser(2*i));
. {3 z: V  f0 t& z5 ]        if f1<f2
8 i! k5 g6 y% Q8 C/ ~- N$ d9 Q            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i-1));
" A( B3 R! w. h. i            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i-1)-2)3*Ser(2*i-1)));
            fitness(i)=f1;
& s/ o( G" b2 k8 _+ z        else
            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i));
            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i)-2)3*Ser(2*i)));
& W% z  m5 w/ U; g, l            fitness(i)=f2;
2 D2 s: _3 J: J' L; {' K. X        end
    end
. y9 A- Z: O" m& r    %记录最佳个体和收敛曲线
    minfitness=min(fitness);
  q% Z; e& a* r7 a, L0 L( V    meanfitness=mean(fitness);
    LC1(counter+1)=minfitness;
, q( I$ g. Y1 ~: y6 n* W  k    LC2(counter+1)=meanfitness;
* `9 c' K% f% A  S* S9 Z5 j- t    pos=find(fitness==minfitness);
    Xp=farm_X(:,pos(1));
8 w' j! [8 j% V    Yp=farm_Y(:,(3*pos(1)-2)3*pos(1)));
    Zp=minfitness;
   
. F9 D1 M# p" l  p) h! G  Q$ l0 p    %第五步：变异
8 T2 X1 v- A* m* j# E+ X) X# k    for i=1:N
- N) c! ~( U8 U* l# e        if Pm>rand
            GT_X=farm_X(:,i);
            GT_Y=farm_Y(:,(3*i-2)3*i));
/ ^, }6 Z8 R6 W) r9 m1 r0 W            pos1=2*unidrnd(7);
            if GT_X(pos1)==1
; l4 o# G  d1 X% Q) F2 Q' o8 J                GT_X(pos1-1)=1;
                GT_X(pos1)=0;
                farm_X(:,i)=GT_X;
) k9 W" d& S. X# W5 h) W            elseif GT_X(pos1)==0
                GT_X(pos1-1)=0;
) A% \: x: M1 Y1 Y9 B                GT_X(pos1)=1;
( H+ i3 E/ m7 ]. q                farm_X(:,i)=GT_X;
            else
            end
; L, z/ L* D2 J) L) h# E            pos2=unidrnd(8);
            GT_Y(pos2)=zeros(1,3);
            GT_Y(pos2,unidrnd(3))=1;
        end
$ ~! A; x0 \8 t7 B! r) E% o' r    end
   
. S# R4 }+ J! \! h% |: m# g    counter=counter+1
) \7 {. |4 r7 |) p0 T5 D# y, W. Lend
2 Y+ Z5 ~/ T( e3 C  J0 f3 O' JXp=Xp';
Yp=Yp';
, z! T; b4 _1 h4 W" A%plot(LC1)
) g$ s; H! ~' a%hold on
4 l+ \+ c# s. Tplot(LC2)
) Y( a) J. S- S请问高手在第一步中的数据导入（load DATA_CFA）中导入的是什么样的数据、有什么用、与程序有什么关联？最好举例说明。

foreveringxq

太难了，太深奥了，惭愧

大侠小雪

对不起，初学者来的，帮不了你

Anmy

你找到的可 少了 子函数(求适应值)

wajm_011

。。。。。。。。。

zhao6884269

试试运气啦~~~~~~~~~~~

lilijie_shangha

来报道!!!!!!!!!!!

hnhs100

留个脚印```````

qinmagnate

我基本上是采用看英语文章的办法，先泛读，再精读，再一句一句看，最后再提纲挈领，总算是明白一点了，当然，也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是：楼主，你很牛叉，希望你不是真的有病。   

rachel7364

我基本上是采用看英语文章的办法，先泛读，再精读，再一句一句看，最后再提纲挈领，总算是明白一点了，当然，也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是：楼主，你很牛叉，希望你不是真的有病。