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[代码资源] 数学建模必用matlab程序

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    [LV.3]偶尔看看II

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    1#
    发表于 2011-9-6 22:31 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    一 基于均值生成函数时间序列预测算法程序0 W1 n* I4 J" P6 N+ r7 o- i
    1. predict_fun.m为主程序;
    9 z' N+ R8 o+ I* a% r. C5 ]2. timeseries.m和 serie**pan.m为调用的子程序7 n6 x) m( Y1 u( Z

    6 v4 T9 ?# q8 ?( s* Z* lfunction ima_pre=predict_fun(b,step)
    + K# i! U/ T3 u5 L/ H% main program invokes timeseries.m and serie**pan.m
    4 N7 K* F) c" g2 a& F% input parameters:
    + \  Q/ z) T6 o. {* ]# `% b-------the training data (vector);
    5 |7 S& M+ \% _  r1 ~% step----number of prediction data;
    - G4 B+ V+ x! J2 T: p% output parameters:
    2 u9 i  M. i/ `, H& U% G% ima_pre---the prediction data(vector);3 `: I4 }" ^7 t& `3 `4 G) X; M" l
    old_b=b;& h; l1 e' M" [2 A  V) A8 K- r! x
    mean_b=sum(old_b)/length(old_b);
    # d$ p( Z* _+ C! X7 {; j+ _1 Dstd_b=std(old_b);
    - V4 P) z2 e: n8 N& z3 Kold_b=(old_b-mean_b)/std_b;
    " \: p/ v" X- h8 L[f,x]=timeseries(old_b);0 r! q2 s: \  U0 h, Z8 {+ X
    old_f2=serie**pan(old_b,step);
    4 u/ H) F* s4 h0 V3 Q5 ^" }7 n+ r% f(f<0.0001&f>-0.0001)=f(f<0.0001&f>-0.0001)+eps;1 u+ y" M$ \/ \& r# n9 O9 I
    R=corrcoef(f);5 H% _$ i- a  P# |
    [eigvector eigroot]=eig(R);4 Z8 F; r7 B  a. H- z/ j
    eigroot=diag(eigroot);7 f0 e; ]; K) u% t* x
    a=eigroot(end:-1:1);
    2 |0 g6 f, h$ b! {6 a' Zvector=eigvector(:,end:-1:1);
    ! o  W! [* l, n5 Z- Y4 iDevote=a./sum(a);
    " t0 K' p' H" y4 r0 VDevotem=cumsum(Devote);
    $ ], {# S; Z4 }' B. w: A. Jm=find(Devotem>=0.995);/ J5 X+ e* V' i' m) y
    m=m(1);
    / V  O: [6 e" ?% WV1=f*eigvector';; J6 O2 U2 c5 a5 u
    V=V1(:,1:m);) |% T$ n& p: z! g- z
    % old_b=old_b;; D3 H' x1 _, J) \
    old_fai=inv(V'*V)*V'*old_b;# [0 ^! X. `2 M! |# a
    eigvector=eigvector(1:m,1:m);" a- M- F9 O: k4 k3 W1 d3 A: o' B: f- w+ u
    fai=eigvector*old_fai;
    + U- D- {% |. k1 y/ p2 |) t+ pf2=old_f2(:,1:m);. l8 h% d: O0 f2 s# F0 b
    predictvalue=f2*fai;- e! ]0 x; r* W* X1 _
    ima_pre=std_b*predictvalue+mean_b;9 Q% |7 f- e6 ~1 h  m8 B; B

    2 Y! S! e- e! z0 x0 S% d1.子函数: timeseries.m
    0 H% S7 {2 C$ k4 }3 o9 g& R% timeseries program%
    . c1 d8 ~7 h% m7 [' E0 w0 B% this program is used to generate mean value matrix f;4 m0 E9 U( p0 ?& _! D
    function [f,x]=timeseries(data)
    6 [  A- c  K  Z8 S# I8 y# Y; B% data--------the input sequence (vector);& Y) B9 ]' J4 V# j( R8 j  t
    % f------mean value matrix f;/ o2 g4 t" Y7 t/ I: L
    n=length(data);7 B! {! G# D+ K( \* D4 D% _
    for L=1:n/2
    % W& G+ j. B3 R. X( f    nL=floor(n/L);- J5 y9 u* ?7 a+ w1 t$ M" h" H
        for i=1:L
    / J" a; ]& l+ Q; T: P- \% ^2 w        sum=0;
    5 O: u8 R4 d% Q, S: `' e        for j=1:nL' ]% E+ C& B# @. ~; A' R# e# d; U0 l
               sum=sum+data(i+(j-1)*L);# m4 Z8 @. I9 g1 H
           end
    & d* \7 K$ E! D) |' d5 Z- i9 r       x{L,i}=sum/nL;& i, J9 g! ]/ H' k
       end
    # \. B1 o; E; i) P  u. b) hend4 B; q1 x' V+ F7 k
    L=n/2;' u2 g' @  ^& y3 p
    f=zeros(n,L);
    + _9 j' r3 |5 Q% mfor i=1:L5 t% }" u  X3 K9 p
        rep=floor(n/i);
    - N3 _# P) t% K- A; g( T    res=mod(n,i);
    % Y, O3 S# x  e9 o" c    b=[x{i,1:i}];b=b';" t3 K1 A' [( Z* r8 y  |
        f(1:rep*i,i)=repmat(b,rep,1);
    6 O& h5 I& ~0 y/ |/ M    if res~=0
    % X, J: w5 Q2 H! B5 x        c=rep*i+1:n;
    8 n- Z$ t* ^" o1 ?2 E1 d' M" I        f(rep*i+1:end,i)=b(1:length(c));
    ; `, ?4 a8 ^0 ~& C, i    end" b2 h% R5 G5 {  b7 X
    end
    4 P" Q% ~) v: ]6 w
    % M7 Y2 @$ g, a0 U8 z4 o) F% N0 s% serie**pan.m
    6 w0 k3 J& u. I, c9 U; O% d% the program is used to generate the prediction matrix f; : `9 P& [; p9 ?; |( g$ o7 Q$ m: i' M
    function f=serie**pan(data,step);
    ! @: G; y4 F% Y5 G3 X' e, T%data---- the input sequence (vector)
    9 m7 G( z' V6 l1 W8 ]. {! S* l; @6 H% setp---- the prediction number;
    & U2 @5 |7 A1 [  fn=length(data);/ p% l% b8 l! y( [9 P
    for L=1:n/26 g! G8 E  {$ i1 f2 u; J
        nL=floor(n/L);+ Q  J1 Z/ s" K' \  ~1 i# ]) O
        for i=1:L
    , t8 @( Q7 K' A+ C        sum=0;: [- d2 T0 N/ b" x. j; m0 R9 x6 c6 B: K
            for j=1:nL
    9 l! f8 W" V( g* x2 y4 M           sum=sum+data(i+(j-1)*L);* H6 D# ?+ w3 S# d& R
           end9 k) H; X+ I  T$ R$ d
           x{L,i}=sum/nL;
    $ o- E5 q/ ?4 f/ u) T   end5 X/ B) D* _. Y& t  [$ L8 ^1 \
    end
    : |1 \3 w/ [0 d1 Y! FL=n/2;
      q5 a$ A. o. D# S6 ?f=zeros(n+step,L);
    # T* B2 I( M. E/ F0 z& F5 efor i=1:L* r$ N2 s/ i. u. J
        rep=floor((n+step)/i);
    + ?6 J( c" i: L0 g    res=mod(n+step,i);
    % h3 M3 J3 {6 U: _* k' u1 Z    b=[x{i,1:i}];b=b';) m$ a  h6 ?( k0 J$ F
        f(1:rep*i,i)=repmat(b,rep,1);
    " G0 ]8 f7 K" p4 M+ h' q4 B    if res~=0
    0 r2 y3 N. x; O' D. c" h- p        c=rep*i+1:n+step;
    # e, y4 |2 o/ y2 a  R1 p' B        f(rep*i+1:end,i)=b(1:length(c));
    9 T1 D* O' E7 s    end
    0 D! I. Q$ M* H( zend/ D* W! h6 F. _. u/ K) F, i. N; i

      j5 E3 D- w9 Y# u0 f3 m二 最短路Dijkstra算法
    ; O% [* S/ o: T$ Y/ P% dijkstra algorithm code program%6 O* H# ~& r- p
    % the shortest path length algorithm
    ; e' P1 N: j9 L- z$ M) Z2 }function [path,short_distance]=ShortPath_Dijkstra(Input_weight,start,endpoint): L; i# T( t/ l# b2 y: j$ Y
    % Input parameters:- I$ F4 s- X, y4 @/ n3 |9 z( p
    % Input_weight-------the input node weight!
    2 B8 C9 r# `' h: ?% start--------the start node number;
    6 u# _1 r0 r# I! t; A: n% endpoint------the end node number;9 b) V3 l* o# X( V- a& n
    % Output parameters:
    % U* t, R5 K' o/ ]% B4 U  F  x% path-----the shortest lenght path from the start node to end node;
    / z8 g/ Y/ l+ @* f, z2 D% short_distance------the distance of the shortest lenght path from the
    " Q* Z; o4 }, d% t# Y6 e' ~% start node to end node.
    % V0 M+ U) Z  O[row,col]=size(Input_weight);
    4 e7 [! ?) ^2 Y( @* t
    - S5 p' g/ b8 W% ~9 ?' J%input detection
    5 M; c$ a# A& I. M, t' D9 i/ sif row~=col; Y8 r1 [( v, P; }5 b7 p
        error('input matrix is not a square matrix,input error ' );
    1 x7 U' y, q; o+ w3 b' gend6 B( r$ _- l3 `4 e" L0 X/ S
    if endpoint>row3 X4 @/ ^1 R- G" R! \! a. z( U
        error('input parameter endpoint exceed the maximal point number');! }- o& Q7 l5 u4 G  g
    end4 c' ]( k4 Y+ r
    6 c1 _" H* b7 c8 o
    %initialization
    8 T' `  W0 T, q7 p- K* C3 W6 ns_path=[start];3 J4 H& w4 T7 A: z
    distance=inf*ones(1,row);distance(start)=0;! [& a; t" {4 r9 Z! D2 U
    flag(start)=start;temp=start;
    - C# B( [& R$ f- I2 P
    : p/ k8 E* F0 }. Wwhile length(s_path)<row3 V  j) ]2 G, |0 ?+ B0 d! E3 A3 A* |
        pos=find(Input_weight(temp, : )~=inf);
    % A" o: E6 z* g# o% a9 I) ^    for i=1:length(pos)9 t! {2 h' N; E$ I$ W2 H- F
            if (length(find(s_path==pos(i)))==0)&
    2 ]. o& [( @# d3 M/ j(distance(pos(i))>(distance(temp)+Input_weight(temp,pos(i))))  N( b& k' C6 z% U7 f5 u
                distance(pos(i))=distance(temp)+Input_weight(temp,pos(i));3 V- S# ^8 A4 ]
                flag(pos(i))=temp;
    # |% x- c  F/ Y        end
    ( ~, g6 @% t7 T+ u( S    end
    ; R8 u5 C) D, N& {$ k# O8 l0 m    k=inf;
    $ O" o9 l  x3 d4 ?7 q    for i=1:row
    : i% \2 p8 A* K/ U        if (length(find(s_path==i))==0)&(k>distance(i))$ x3 V/ k6 n$ P7 [8 w
                k=distance(i);
    7 ?' M* {& t  w( o, H; m            temp_2=i;
    8 X' T8 f' O" u: D) l+ b5 |        end
    % Q& W' B* M1 V    end2 E: S) e. T, M% w5 I8 g- R( H
        s_path=[s_path,temp_2];9 V2 ?2 g  g* f4 M4 e2 W, J5 V
        temp=temp_2;
    $ [5 z9 ~% [3 I% Gend
    , x% v7 L* o/ l% o5 l0 Z& U' ]: I( F. o' {$ D
    %output the result) k  Y2 L; x+ ?: X$ g2 O: X
    path(1)=endpoint;
    % {$ d8 Q1 f2 z; [i=1;/ @9 X1 I* @/ |. C9 K. {! n
    while path(i)~=start
    5 |/ B- ^% z6 ^# \    path(i+1)=flag(path(i));
    # v8 ]0 _) s  i- Y    i=i+1;
    / ?. |) E2 E' Y; v& B) `) P/ L  Mend$ {% D) k6 v; e6 y# ^
    path(i)=start;0 d' ^5 D1 |4 H- k; V- E
    path=path(end:-1:1);9 o3 S" x0 X: i( r: C! i1 o
    short_distance=distance(endpoint);
    / L/ y# \" z/ r1 W. Q7 v) w) i5 V) i三 绘制差分方程的映射分叉图
    " L3 f! D3 i; P9 O  ?% b. t  c( I0 t! ~. G0 O
    function fork1(a);
    & b- L1 o9 `5 J6 b+ W
    % T. l, o, A( B0 d% 绘制x_(n+1)=1-a*x^2_n映射的分叉图  S0 C* K! s4 [- a; ?% s& f
    % Example: . y- D; k2 _& n! b) J
    %     fork1([0,2]);  
    + l/ _1 ~6 u( c: ~* P6 YN=300;  % 取样点数 # A, N8 @' [8 K' U, R" N0 [8 n( t( F
    A=linspace(a(1),a(2),N); " Y2 x( n0 o- J0 E  q( g
    starx=0.9; * y# V( ^6 p- m
    Z=[];) C6 v- E# j: W9 n
    h=waitbar(0,'please wait');m=1;
    5 ]/ v$ ?, h; A6 v' q% Afor ap=A;
    ' H! m: {6 }  r4 A, Q# H   x=starx;
    3 ?0 C0 i: e" ?/ ^% s& i' ^   for k=1:50; $ w& k. P; |0 Y# D( i( {
             x=1-ap*x^2;
    # W) S: E" x$ z3 C, }) `, @   end 6 Q0 T. R4 U, I% F& K3 c1 [
       for k=1:201; ; }2 v1 A1 u( a- n( L/ q* _: M
           x=1-ap*x^2;
    1 {# x& X. A0 ^3 y       Z=[Z,ap-x*i];
    , K* Y" L4 B6 ?% Q3 L7 z   end
    / S* e' M$ G1 W5 V' @   waitbar(m/N,h,['completed  ',num2str(round(100*m/N)),'%'],h);! |/ P8 x/ @7 ~
       m=m+1;
      O7 {/ a% M8 ?; z. E+ Oend + @2 i4 \" }6 R
    delete(h);) B' b5 ^, p1 w! g& E
    plot(Z,'.','markersize',2)
    $ b: t9 w& F$ O+ q) Lxlim(a);
    + c/ s1 \) G( A5 K6 u8 H7 w
    + j+ Y3 h& x) M/ L8 }四 最短路算法------floyd算法9 w* q6 Z# G3 S
    function ShortPath_floyd(w,start,terminal) - r: D. J2 q% |4 P
    %w----adjoin matrix, w=[0 50 inf inf inf;inf 0 inf inf 80;5 D1 I3 z5 D; F- ^8 |( l
    %inf 30 0 20 inf;inf inf inf 0 70;65 inf 100 inf 0];" Q2 i8 c+ k" J' N+ t5 o( r
    %start-----the start node;
    $ Z3 J3 }, T8 k' w: s%terminal--------the end node;   
    4 U: j( H' a! A$ n7 kn=size(w,1);5 i, w: e0 _9 }; X+ I. p) t
    [D,path]=floyd1(w);%调用floyd算法程序2 d& z9 b# [- c2 p% ^
    4 r( w0 ?( U9 ?3 y! A
    %找出任意两点之间的最短路径,并输出
    " N% y9 z; a* q. ofor i=1:n4 k0 S: E7 J0 Q- D" Y
        for j=1:n' ^, h! u! v2 |, s) p
            Min_path(i,j).distance=D(i,j);
    - Y: \  t1 L3 [3 |; b6 a        %将i到j的最短路程赋值 Min_path(i,j).distance: J1 K+ p9 Y/ N& J
            %将i到j所经路径赋给Min_path(i,j).path
    3 n4 z) t1 N: h3 s" w" Y8 K        Min_path(i,j).path(1)=i;) E1 N; T2 i. K" ~" W& I5 v
            k=1;
    " K4 v, Y9 |3 j        while Min_path(i,j).path(k)~=j
    ) o1 J% I% S. q8 Z            k=k+1;
    5 d# t/ ]7 V6 R            Min_path(i,j).path(k)=path(Min_path(i,j).path(k-1),j);
    + G/ b; J# {% ?        end
    5 v8 ?. Q$ c; r) X3 q5 [    end
    5 N9 B1 Q/ C7 {) J8 z0 yend
    6 A& m# S3 R* m7 z5 D+ W9 cs=sprintf('任意两点之间的最短路径如下:');4 k+ z0 ]$ h  |5 w1 S
    disp(s);
    . y+ [: E( w- J/ `* \$ Nfor i=1:n" h* z6 P6 O% J- F, d  f/ w4 C. u
        for j=1:n
    9 ]' [/ F' L6 o/ Z        s=sprintf('从%d到%d的最短路径长度为:%d\n所经路径为:'...) j/ V# Q" D; [
                ,i,j,Min_path(i,j).distance);! Y" i9 M& q7 Z' X: K$ L9 Z7 Q% c7 P
            disp(s);, M4 S0 U+ d* b- i# O- a# _
            disp(Min_path(i,j).path);
    . H1 f$ c- r4 g' r) X9 v. i    end' i1 N9 R1 C+ b, q! w# x
    end6 x# m, w" @- @8 b2 a4 o

      J( |2 N6 L/ f2 t5 l. {' s/ ^%找出在指定从start点到terminal点的最短路径,并输出
    - {! ?# S/ H6 A! v4 M$ J4 Astr1=sprintf('从%d到%d的最短路径长度为:%d\n所经路径为:',...4 C  k6 e! q+ ?+ L8 Z
        start,terminal,Min_path(start,terminal).distance);
    2 H6 i+ K4 F# U5 z( C5 xdisp(str1);$ p& ^. ]) P6 ]
    disp(Min_path(start,terminal).path);
    2 [% D8 n5 r4 L5 Z, x' F0 ~+ H* [4 e7 s" a3 |1 w+ L* ]
    %Foldy's Algorithm 算法程序+ h$ L7 j  S. x5 a7 \) ^
    function [D,path]=floyd1(a)4 T* c: v' U4 L+ y
    n=size(a,1);& d% T, s, u% y" I: E
    D=a;path=zeros(n,n);%设置D和path的初值" r; G8 l5 o( G4 R: ]
    for i=1:n
    8 V3 G: O- g" s5 K   for j=1:n0 f% t! X( [9 ^% Z
          if D(i,j)~=inf
    1 H) Q+ L. m0 Q4 g$ a7 I         path(i,j)=j;%j是i的后点) B. j0 N1 U" c# M$ |7 j
         end" U1 I* U6 x4 {) X6 `
       end
    0 }0 f8 _' ]: N+ ]' z$ L7 Oend! M. P0 u( E, M+ j& q4 ?% K2 F7 e
    %做n次迭代,每次迭代都更新D(i,j)和path(i,j)
    ; R3 I) K3 i$ P) J( Ofor k=1:n
    & U. I8 q( t9 o$ q7 v1 y   for i=1:n
    + s$ y& C6 I  e/ j1 m      for j=1:n
    - Q: F, b( c& Y9 C( d" O         if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
    ) I- t5 a  l+ C; l            D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);%修改长度8 W2 n2 m1 d: e: K2 \
                path(i,j)=path(i,k);%修改路径
    , o$ u' H7 J0 q. Q; V        end
    % H/ ]' e( ]1 E9 y* Q2 Z1 x7 s' M      end
    , u7 z: _' I. F$ R/ \   end7 K' }! Y) A+ |* T
    end
    2 O" s8 O# E8 |! g, A+ q' a
    " T3 l( g: h  B+ q+ m, F3 t五 模拟退火算法源程序
    2 I% F2 T8 I/ m) h/ @function [MinD,BestPath]=MainAneal(CityPosition,pn)
    # f7 r3 S, z9 |* ?) R# E/ c. |function [MinD,BestPath]=MainAneal2(CityPosition,pn)5 f" o7 s# E6 m( f4 ?3 e
    %此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例,给出TSP问题的模拟退火程序
    # d5 i3 ~3 V& j4 p- A%CityPosition_31=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;...
    2 w/ l7 I" R- X4 n7 \* Q7 c' z%                 3238 1229;4196 1044;4312  790;4386  570;3007 1970;2562 1756;...
    & q. D9 i* k9 O, I# ?5 `%                 2788 1491;2381 1676;1332  695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;...4 |0 i; Z* y7 `1 @! y- A$ l. X
    %                 3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2376;...
    7 B" |7 Q& o& f%                 3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975];
    4 n7 B& n& g% d+ x5 V6 b' ?) s" t' y" G! k; k6 ^& T* R$ o9 k6 G
    %T0=clock
    ' Z# C+ F, j7 c2 ^( t: E+ M# f6 R2 oglobal path p2 D;  S! H8 @5 ]4 |+ S5 W
    [m,n]=size(CityPosition);3 ?. P  {5 x3 S8 I6 t" k! {& c
    %生成初始解空间,这样可以比逐步分配空间运行快一些# y1 W1 J! {2 u  |5 t
    TracePath=zeros(1e3,m);
    8 `0 o+ `5 \; `. q( l" qDistance=inf*zeros(1,1e3);3 e4 d7 m3 ~/ Z0 I% y! t, |) n6 v8 ]

    ; v/ w7 A1 j5 N2 b6 S8 H; bD = sqrt((CityPosition( :,  ones(1,m)) - CityPosition( :,  ones(1,m))').^2 +...
    + A3 B  Z$ z( t( B! p    (CityPosition( : ,2*ones(1,m)) - CityPosition( :,2*ones(1,m))').^2 );2 J0 o% X( O" W6 D; S/ L
    %将城市的坐标矩阵转换为邻接矩阵(城市间距离矩阵)
    ; a9 k8 c: B$ `- t3 dfor i=1:pn
    0 W$ b% ^7 T( I  w    path(i,:)=randperm(m);%构造一个初始可行解1 g6 i% S+ D/ w8 x; e& U  T
    end
    ; g& `8 Y; P5 |" y- o4 P* v$ y  z3 W% nt=zeros(1,pn);
    - e7 m" i) U4 V1 J  @2 Y/ R6 W/ sp2=zeros(1,m);4 q' J$ i5 N& k% t6 ^+ n

    1 V/ C# ?* v, i! W! A( V* s" X) ?iter_max=100;%input('请输入固定温度下最大迭代次数iter_max=' );4 [/ J9 A" ~6 ?
    m_max=5;%input('请输入固定温度下目标函数值允许的最大连续未改进次数m_nax=' ) ;: e& y( W2 m& S
    %如果考虑到降温初期新解被吸收概率较大,容易陷入局部最优
    - b2 I; p* n1 W%而随着降温的进行新解被吸收的概率逐渐减少,又难以跳出局限
    2 v1 b+ c% a1 T8 F3 Q  O5 y" O%人为的使初期 iter_max,m_max 较小,然后使之随温度降低而逐步增大,可能5 p& H1 z4 H9 f  D  x% [
    %会收到到比较好的效果
    ( K2 ^2 ^) @2 K% y. Q* G% q! _$ f$ p8 e$ n( [" ^0 D
    T=1e5;6 W7 y& }' h; D0 U, w4 R
    N=1;
    ! x# t. \. C$ m% t6 t  btau=1e-5;%input('请输入最低温度tau=' );) K! R! w& [3 k. W! m% \" h
    %nn=ceil(log10(tau/T)/log10(0.9));% \3 U0 B; e, I8 Z
    while  T>=tau%&m_num<m_max          3 x9 L; j  |2 X, |& Z  G, _
           iter_num=1;%某固定温度下迭代计数器
    : b7 P4 r. P1 s       m_num=1;%某固定温度下目标函数值连续未改进次数计算器
    - Q* {$ C/ G5 E( z       %iter_max=100;
    / ^7 R! ]2 B6 [( }" s5 }' ~: l       %m_max=10;%ceil(10+0.5*nn-0.3*N);
    & R. f8 I: L  m: \$ w2 m- s4 c  F! _       while m_num<m_max&iter_num<iter_max
    : E6 D9 d/ W, i# P! O9 H        %MRRTT(Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, Teller)过程:5 r9 a4 S# Q7 T2 S) w" w1 z" Q1 t
                 %用任意启发式算法在path的领域N(path)中找出新的更优解4 O5 X6 k  m5 S+ s4 g5 Z
                 for i=1:pn
    " Q3 `6 N3 R8 k                 Len1(i)=sum([D(path(i,1:m-1)+m*(path(i,2:m)-1)) D(path(i,m)+m*(path(i,1)-1))]);3 ]+ b" y+ t6 h2 P% ^5 u
    %计算一次行遍所有城市的总路程
    2 d$ L! |: ~% G1 F1 {; Y0 l) m                 [path2(i,: )]=ChangePath2(path(i,: ),m);%更新路线  k' Y+ h" s; r1 U1 x
                     Len2(i)=sum([D(path2(i,1:m-1)+m*(path2(i,2:m)-1)) D(path2(i,m)+m*(path2(i,1)-1))]);) Q/ s* ?% k4 L5 z
                 end# Y$ B/ O2 b* K, m6 `/ l8 C( j
                 %Len1
    8 w8 Y, R0 O# _             %Len2
    " ~4 a4 Z7 j! V! o             %if Len2-Len1<0|exp((Len1-Len2)/(T))>rand
    , d* ^: n$ B- ]             R=rand(1,pn);
      X/ k; R) x: O             %Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R
    " a: J4 ~' n# e, d9 z0 I* X" c: `             if find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0)) r0 F& I( \* v: \
                     path(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0), : )=path2(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0), : );
    ) J( X, z! a5 H3 Z( F- o1 e% J* e  j                 Len1(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0))=Len2(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0));. t9 J$ T3 a1 O' I! P
                     [TempMinD,TempIndex]=min(Len1);
    5 S% g7 a& w7 R                 %TempMinD
    3 V1 @" Z6 K) W4 ]) B2 O0 B                 TracePath(N,: )=path(TempIndex,: );
    # n- W& }+ b: B0 V# b                 Distance(N,: )=TempMinD;) D5 l4 P/ B) p4 T) u. _, I; M- E
                     N=N+1;
    ; c: A' ?/ C+ {: [' L9 ~. H                 %T=T*0.9% \+ A6 f7 I6 {0 Z7 |# m) D- `3 `
                     m_num=0;% d, F) a9 u5 u1 f7 p
                 else+ ^# f) e7 [& f6 H5 Z, \
                     m_num=m_num+1;
    8 W" A) [0 |+ D             end
    9 y$ c! N3 }! [7 P1 K( Q* W# m             iter_num=iter_num+1;  Z1 h' n3 o6 y
             end
    5 p6 ]4 L2 H' b; }2 _( [: H         T=T*0.98 {) p2 u" T3 z7 K
    %m_num,iter_num,N
    . W- u$ e% K+ H5 y, Qend
    5 Q: c& O" d% @3 S8 @[MinD,Index]=min(Distance);5 t8 X  D7 C/ D5 P
    BestPath=TracePath(Index,: );
    ; v: \$ S7 f7 _. ]$ _disp(MinD)' w. c& x1 O! y% R8 ]
    %T1=clock8 g  F/ U& s3 i( s: b
                                                                                                                                                                                                               , |. D5 B. k  W4 g+ S* }6 }
                                                                                                                                  
    " V( F& A3 s- _; D8 \/ l7 C%更新路线子程序                                                                                                                                               
    % ~6 l2 n* R. e( E7 @function [p2]=ChangePath2(p1,CityNum)
    ; k0 c; Z5 l2 qglobal p2;
    + u5 o7 W1 `+ X4 |while(1)+ `4 O' t  x; @& C
         R=unidrnd(CityNum,1,2);; i0 ?6 L( @. O. {  h! M
         if abs(R(1)-R(2))>1
    8 ?$ S8 I3 s$ h7 b% c         break;  M: H2 b* ~( ~% ^
         end  G( N/ h9 X0 H; m/ Q1 U3 d* U
    end
    3 I4 x5 G6 Y+ I0 MR=unidrnd(CityNum,1,2);
    3 f8 z2 x  X7 B1 qI=R(1);J=R(2);  |. ]) P, x; ^$ z6 t$ P
    %len1=D(p(I),p(J))+D(p(I+1),p(J+1));
    8 v6 I" A8 [( c! Y%len2=D(p(I),p(I+1))+D(p(J),p(J+1));" Y: G7 L- a4 X' |" ]
    if I<J* N% t: ~2 e4 i1 l% y5 c* B
       p2(1:I)=p1(1:I);) ~! }1 l/ w9 V: W$ Z$ s
       p2(I+1:J)=p1(J:-1:I+1);( J! u0 i6 K# W8 X6 x
       p2(J+1:CityNum)=p1(J+1:CityNum);) V: v4 H" U0 _+ T
    else
    ! b" ~4 _: U% K, h) Y( A5 B   p2(1:J)=p1(1:J);
    ) W3 y& s- @: i1 B0 ]   p2(J+1:I)=p1(I:-1:J+1);
    1 V2 G% s$ J" u4 Z   p2(I+1:CityNum)=p1(I+1:CityNum);
    3 y/ q4 j9 h5 R$ @end; Z- D6 o, T, n4 d5 e& d: I9 {4 E
    6 f6 @6 Y; G$ o3 ~% z; g
    六 遗传 算                                                                                                                                                                  法程序:
    * A3 k# B; {; o9 G8 a4 `0 D. W# y- F. \   说明:    为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!1 @: r* r4 F1 a0 _5 R7 L$ C
    $ ?9 a9 M  X7 E. U6 [  G
    function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options)6 Y; J- r4 M% a0 J! c8 Y
    % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation)
    ! w2 {8 }' B4 a9 S& f/ ]& D% Finds a  maximum of a function of several variables.
    * c, [0 p  m: ~' ^  ]9 a" U% fmaxga solves problems of the form:  2 @% y( U! w% [4 h/ R, i
    %      max F(X)  subject to:  LB <= X <= UB                           
    $ ^$ J9 ^5 k+ {8 A4 o+ c%  BestPop       - 最优的群体即为最优的染色体群
    6 w0 S+ [! p. n- _+ E* \5 \# H/ n%  Trace         - 最佳染色体所对应的目标函数值% C: b4 B% T$ @2 r: `! h
    %  FUN           - 目标函数1 ]% S2 ^  ?* X" z" `3 _* q6 j3 F& v
    %  LB            - 自变量下限7 ~% d4 R! y- ^
    %  UB            - 自变量上限
    - N, Y1 F+ Z3 v2 L: A. [%  eranum        - 种群的代数,取100--1000(默认200)
    ( o  J  L# [. U8 @/ Z%  popsize       - 每一代种群的规模;此可取50--200(默认100)
    % b5 ?0 y" z( ?# g5 K3 }& y%  pcross        - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8)1 a$ s+ h0 N" h9 f, j) @! O
    %  pmutation     - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1)
    ! b' B  h9 S6 W- t%  pInversion    - 倒位概率,一般取0.05-0.3之间较好(默认0.2)) ]) H+ U( J6 e
    %  options       - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编
    2 O2 u; ^4 F  y4 o%码,option(2)设定求解精度(默认1e-4); b. F6 [. R0 b  S) Y
    %
    4 T1 q2 l6 o, ?%  ------------------------------------------------------------------------
    5 m! M' }! p- P( {* l$ u
    " s! z9 s! V5 {. u& V0 J  kT1=clock;9 C: y0 P+ g) g# G& O# |0 J& o: L( v
    if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end
    " y: q( K" y) o( ?if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end' K! X, f5 Z. O, B: z
    if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
    ) R% `3 v" b2 {/ F, @% b/ f1 mif nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
    6 D9 r: i9 q9 ~, |2 G; t( Cif nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end4 R1 O% X1 h; L* m' ~+ U/ _7 C. J
    if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
    4 r8 a+ S7 K; K% b  F, nif find((LB-UB)>0)
    ( a5 }  |1 l- k* r   error('数据输入错误,请重新输入(LB<UB):');
      k7 I! P1 g, b# mend" l$ l! g/ D3 m6 ]
    s=sprintf('程序运行需要约%.4f 秒钟时间,请稍等......',(eranum*popsize/1000));/ y( o( b' s+ U
    disp(s);
    6 x8 N. p0 M' H! a, e  h1 `- X1 [; I# w. `3 g' u5 f& y
    global m n NewPop children1 children2 VarNum
    " w" X# M0 t+ q/ A
    6 s, d% a3 t- L& E6 zbounds=[LB;UB]';bits=[];VarNum=size(bounds,1);) i' r" E1 R) w/ ^/ K
    precision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度
    % ]' P$ p& Y/ vbits=ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))' ./ precision));%由设定精度划分区间
    ( I% l6 P6 I) W' V7 w0 `# J/ ~/ t2 M[Pop]=InitPopGray(popsize,bits);%初始化种群
    + `8 G, K; s1 @5 p) v[m,n]=size(Pop);' j0 m% H' h. U1 r
    NewPop=zeros(m,n);& x5 i6 G2 d! x& E  F# a. L
    children1=zeros(1,n);; J$ L. ^/ C5 i( z8 v
    children2=zeros(1,n);
    ' H0 p  q% l0 I% \9 P4 opm0=pMutation;
    : I2 I' `& ^6 U9 `BestPop=zeros(eranum,n);%分配初始解空间BestPop,Trace
    ( z$ D2 q0 ]" x8 j$ c, pTrace=zeros(eranum,length(bits)+1);- u+ @5 \! [1 L  G( D1 v' p/ e
    i=1;  Y+ z. o- ^: I$ G
    while i<=eranum
    8 l0 c3 M! d; V    for j=1:m- l9 n7 k" w- e
            value(j)=feval(FUN(1,:),(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));%计算适应度
    ; @7 v+ F+ t8 g  \* a5 d    end
    5 @/ ~  s( ?: r/ f- d7 h    [MaxValue,Index]=max(value);- U1 b7 ^  F9 s7 O
        BestPop(i,:)=Pop(Index,:);8 a, f% r7 |) U7 n- N: ?
        Trace(i,1)=MaxValue;2 [+ Z8 ^2 y* ?1 A3 G4 u8 y
        Trace(i,(2:length(bits)+1))=b2f(BestPop(i,:),bounds,bits);
    - i) K8 H7 D( Q, W% D    [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,Pop,bounds,bits);%非线性排名选择
    % C4 ], Y* Q# O: [  R6 X3 u& C[CrossOverPop]=CrossOver(selectpop,pCross,round(unidrnd(eranum-i)/eranum));' k1 v. [) l! O* o/ I
    %采用多点交叉和均匀交叉,且逐步增大均匀交叉的概率( r0 ^% e4 X  F
        %round(unidrnd(eranum-i)/eranum)) o5 `  j/ t5 N- H0 J2 h8 v; G( D
        [MutationPop]=Mutation(CrossOverPop,pMutation,VarNum);%变异
    ; _0 n& c8 z5 M8 e* B    [InversionPop]=Inversion(MutationPop,pInversion);%倒位8 d- T& Q- y) ]: Q" }
        Pop=InversionPop;%更新
    # p9 k( [# P- F$ y) EpMutation=pm0+(i^4)*(pCross/3-pm0)/(eranum^4);
    ! O0 @7 W. E$ o* [* W  o; r%随着种群向前进化,逐步增大变异率至1/2交叉率: t7 R4 a& Z- b% y; r0 I0 h1 {6 c
        p(i)=pMutation;
    , V5 c4 F+ e# ^    i=i+1;
    ( T" ^+ s* F/ T1 g: {: S1 h5 M( S4 {end
    + h- U2 {1 E2 x! x; tt=1:eranum;6 C5 f  o3 ^6 U  o
    plot(t,Trace(:,1)');/ X% C/ O2 F/ b3 ~, J$ Z3 I
    title('函数优化的遗传算法');xlabel('进化世代数(eranum)');ylabel('每一代最优适应度(maxfitness)');
    + S1 S: M6 w9 f7 |" J[MaxFval,I]=max(Trace(:,1));
    . f# ~* ^# b, i' H1 \1 QX=Trace(I,(2:length(bits)+1));" D7 h3 W1 c% {* Z: Q& s
    hold on;  plot(I,MaxFval,'*');
    8 R- L6 d7 W# ^text(I+5,MaxFval,['FMAX=' num2str(MaxFval)]);, y2 p! Q0 N" H
    str1=sprintf('进化到 %d 代 ,自变量为 %s 时,得本次求解的最优值 %f\n对应染色体是:%s',I,num2str(X),MaxFval,num2str(BestPop(I,:)));. o" O+ C3 I# c7 O8 S
    disp(str1);
    1 F1 H8 V6 R, z/ r%figure(2);plot(t,p);%绘制变异值增大过程% y* n8 F( D7 Y, g  U: y
    T2=clock;
      N5 g/ i. c& U3 t) K6 i$ q$ t! n7 @elapsed_time=T2-T1;: d! r. w% E* r' j2 D
    if elapsed_time(6)<0
    * s1 h1 y/ A0 [* A+ S7 @    elapsed_time(6)=elapsed_time(6)+60; elapsed_time(5)=elapsed_time(5)-1;; n3 j6 x  d2 x+ L2 A1 I" U& F
    end* w3 [+ o9 v2 z+ ?7 H) p+ e; j/ v
    if elapsed_time(5)<04 @. V+ c: Z  O* o# p# W. i
        elapsed_time(5)=elapsed_time(5)+60;elapsed_time(4)=elapsed_time(4)-1;
    9 o$ y0 A: h3 k" d4 |4 jend  %像这种程序当然不考虑运行上小时啦5 M! c6 G1 K) c) V, k; p/ j
    str2=sprintf('程序运行耗时 %d 小时 %d 分钟 %.4f 秒',elapsed_time(4),elapsed_time(5),elapsed_time(6));
    4 e- p( k* Q0 [disp(str2);
    * b* R% _1 U! X8 t8 v  z, Y5 f0 o* T& d7 |* R

    + Q. _; _0 B, h4 Q2 {5 L+ \%初始化种群% \; X3 Z1 [; S
    %采用二进制Gray编码,其目的是为了克服二进制编码的Hamming悬崖缺点
    ( Z7 Q" E; M, qfunction [initpop]=InitPopGray(popsize,bits)
    8 o: {" _7 \: A! q1 w2 v% N  vlen=sum(bits);
    $ p: ~% B( x" ^# `3 u7 cinitpop=zeros(popsize,len);%The whole zero encoding individual
    4 p# T; v& d* d9 {. w8 cfor i=2:popsize-1& @! H! e* \% M# V# }
        pop=round(rand(1,len));
    : q4 T+ L! m& Q2 t  W0 f    pop=mod(([0 pop]+[pop 0]),2);2 r# u! F2 h1 ]* b
        %i=1时,b(1)=a(1);i>1时,b(i)=mod(a(i-1)+a(i),2)1 z3 o6 P: S2 ]7 }
        %其中原二进制串:a(1)a(2)...a(n),Gray串:b(1)b(2)...b(n)
    ' i+ F3 @3 u8 W! p    initpop(i,:)=pop(1:end-1);9 ~: U% w1 Y' }% V
    end" V# O5 d1 b! n) U( B7 X7 {3 k4 e
    initpop(popsize,:)=ones(1,len);%The whole one encoding individual6 q: A& ^7 }3 ~. m
    %解码+ [& L. {. s; L! B7 u
    / Y5 N' l. n% f  A$ ]
    function [fval] = b2f(bval,bounds,bits)4 c/ q" [) n/ R/ M
    % fval   - 表征各变量的十进制数
    & S" b! N& o3 G! D! k% bval   - 表征各变量的二进制编码串3 m7 D+ {- p' O0 g) x: \0 x
    % bounds - 各变量的取值范围
    ) s& _3 }( ?: G% bits   - 各变量的二进制编码长度. k3 n6 k0 t1 ~7 C
    scale=(bounds(:,2)-bounds(:,1))'./(2.^bits-1); %The range of the variables$ X" f# Q# P) f, M4 O
    numV=size(bounds,1);- l# V1 H; M$ D7 X; S
    cs=[0 cumsum(bits)];
    ( a* }% x- I7 E6 C+ L* C/ a8 e1 }for i=1:numV
      L7 `: B6 U) o( l  a=bval((cs(i)+1):cs(i+1));
    2 K4 P" s3 u! f; j4 D' v3 ^+ m3 ?  fval(i)=sum(2.^(size(a,2)-1:-1:0).*a)*scale(i)+bounds(i,1);
    . \6 i3 G6 ?: F& g9 }3 ~* {end
    2 P1 X4 G* P2 a2 u# b' y* @4 X%选择操作, f8 p4 @* H: a+ }) F
    %采用基于轮盘赌法的非线性排名选择
    4 F1 W5 Y! [1 {2 x' D%各个体成员按适应值从大到小分配选择概率:0 R3 ~" l) G. J) t# C6 u  s/ M1 p
    %P(i)=(q/1-(1-q)^n)*(1-q)^i,  其中 P(0)>P(1)>...>P(n), sum(P(i))=1" {0 W/ O7 P1 s! P' {& v

    ! J* r. U& v" L$ C0 Rfunction [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,pop,bounds,bits)
    # Z1 F2 K) L+ V/ \: n( w4 ^0 c% {global m n
    ; N4 H5 v% J& f9 ^& B  qselectpop=zeros(m,n);% V$ d% [; E$ u- S
    fit=zeros(m,1);0 K/ Z$ z, q9 q- i& d* x# k8 E: D
    for i=1:m1 Q( Y  T" H4 H7 w" {! b/ ^
        fit(i)=feval(FUN(1,:),(b2f(pop(i,:),bounds,bits)));%以函数值为适应值做排名依据  y3 L7 g! L2 \) E
    end
    0 o! D9 O! U9 _1 V+ Wselectprob=fit/sum(fit);%计算各个体相对适应度(0,1)
    ; T1 T: J: ?: T8 `" ^4 e7 ^* mq=max(selectprob);%选择最优的概率7 H) n  I3 [9 j1 t
    x=zeros(m,2);
    , [" l# P# v) m4 P, s% ax(:,1)=[m:-1:1]';
    & _% Q: B5 H7 t5 n3 f4 g[y x(:,2)]=sort(selectprob);* r+ w* v1 n! g9 p$ W4 d* M3 p
    r=q/(1-(1-q)^m);%标准分布基值
    + l7 @% r3 F' [; U) N( Z3 lnewfit(x(:,2))=r*(1-q).^(x(:,1)-1);%生成选择概率
    $ T2 I( J7 n0 ^3 G( f, f! H4 Qnewfit=cumsum(newfit);%计算各选择概率之和
    7 x8 C" [$ \: WrNums=sort(rand(m,1));7 B8 O/ {0 j% }! `; a9 j
    fitIn=1;newIn=1;- [: L7 v' V" j
    while newIn<=m
    % E; f0 h5 y! ~4 q/ e: Y    if rNums(newIn)<newfit(fitIn)( l8 v5 R- @7 P7 y
            selectpop(newIn,:)=pop(fitIn,:);
    1 m4 _% y- z5 D, |1 `        newIn=newIn+1;
    7 v- f# P: x8 c+ r( T: Q    else5 z0 s. H$ g& ], j
            fitIn=fitIn+1;$ O* u- i# u. I' o+ }8 j
        end- }# g' S; l% |6 _, [
    end
    " P! w' `# o5 ^" S# F%交叉操作
      Y" j7 F1 i1 I7 h; n, Wfunction [NewPop]=CrossOver(OldPop,pCross,opts)0 o7 t+ `1 d7 o9 ]
    %OldPop为父代种群,pcross为交叉概率
    : o$ S0 b# n1 ]4 N* ?4 V$ Fglobal m n NewPop
    + V; H/ q) x' c5 v. r5 f. xr=rand(1,m);
    0 c- h1 C9 ~5 g8 A" }y1=find(r<pCross);5 m( t8 |6 P2 g2 f( r
    y2=find(r>=pCross);
    1 E9 o. P) A* ?; ?# y9 q% Dlen=length(y1);* [1 V( D2 q& m5 v( [
    if len>2&mod(len,2)==1%如果用来进行交叉的染色体的条数为奇数,将其调整为偶数6 f: t- _: i% h3 l
        y2(length(y2)+1)=y1(len);- Q/ G5 R. r8 g+ K4 @9 s
        y1(len)=[];
    - i/ w  R' j0 Z- X1 Y. j5 ]# Vend
    ) j9 g1 _! L2 ?4 Y9 tif length(y1)>=2" [- H% A2 G6 P
       for i=0:2:length(y1)-21 ?- s: j" E. Y/ v7 h0 f
           if opts==0
    * a: ^/ H1 J% k+ O           [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=EqualCrossOver(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:));
    - y- U- _8 B, Y       else, Z8 P+ M  Q7 r  e8 |8 P
               [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=MultiPointCross(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:));. C. k0 T; |  _; I' ?) d7 S, L
           end
    4 x1 s% v2 N! }# e6 x* }   end     
    2 B: I1 j! l1 b+ c) L9 |end
      @- v1 `; F0 D+ y# ~NewPop(y2,:)=OldPop(y2,:);
    ) E8 C( U1 |4 x5 W- Q" w) g7 c, W$ n/ Z0 G  }1 S! q8 ?7 z5 i
    %采用均匀交叉
    * C! r: [4 D2 H  Z& a& F% nfunction [children1,children2]=EqualCrossOver(parent1,parent2)
    : k# L, t2 R( I! ]0 b( L
    / g- @3 b4 |! f! C9 Y. ^3 |7 r) Sglobal n children1 children2 : h7 h/ _% h9 A0 K0 o7 A
    hidecode=round(rand(1,n));%随机生成掩码$ g: n( s) z7 H% ~' T% P( T
    crossposition=find(hidecode==1);
    ! Y1 f. u+ Q: `5 q+ T1 k+ M8 vholdposition=find(hidecode==0);1 P/ T, F  m5 c$ N% B
    children1(crossposition)=parent1(crossposition);%掩码为1,父1为子1提供基因
    * V' l. a- b! l7 schildren1(holdposition)=parent2(holdposition);%掩码为0,父2为子1提供基因0 {+ |  g( J0 e* @. c. D
    children2(crossposition)=parent2(crossposition);%掩码为1,父2为子2提供基因4 c! q$ S4 L6 @, ?
    children2(holdposition)=parent1(holdposition);%掩码为0,父1为子2提供基因
    ' ^0 g+ y8 E% ^. _- I  ^( I& m$ j( ?1 ^2 S/ J! b9 O
    %采用多点交叉,交叉点数由变量数决定
    # H% a+ E/ y$ Q( z) \
    $ v0 Q6 ?1 O. f# P& B7 t1 v3 cfunction [Children1,Children2]=MultiPointCross(Parent1,Parent2)6 |5 A7 y6 c+ T$ A) y6 {

    : d! C; _5 `" H( o3 N* cglobal n Children1 Children2 VarNum. m5 B, x6 Q1 [+ H# f
    Children1=Parent1;' V* i% V0 J0 Z; \( Y
    Children2=Parent2;# s( z% O" i) ~$ x/ J# f9 E# W
    Points=sort(unidrnd(n,1,2*VarNum));
    - J6 r6 y* |; V' ]# Ofor i=1:VarNum. X0 N6 N. K" I% _9 h
        Children1(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent2(Points(2*i-1):Points(2*i));
    # ]1 x3 w9 D4 O# y    Children2(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent1(Points(2*i-1):Points(2*i));
    + Z$ F2 I6 x3 c& D# J( \end6 M2 p) a# l" \, Z& \: x  r' N- N

    " A8 {6 k6 l# b  l%变异操作2 w; P  f$ S: z) G/ W0 S) Z. j; B1 _' }
    function [NewPop]=Mutation(OldPop,pMutation,VarNum)
    , ?$ [: X$ [5 K) a& }/ e# \6 `. c& Z, g( ~1 L8 s4 s) l; i
    global m n NewPop
    2 S8 B4 V8 \) ]- p6 l, j* X" Br=rand(1,m);
    ( P$ A( \2 w2 t: J! I+ W  M: xposition=find(r<=pMutation);
    9 y) ?8 m/ z8 n* T' {len=length(position);
    ) ~2 {0 H) G$ R1 q- mif len>=1
      l! w  P% W% _% [7 \   for i=1:len) s2 _3 {5 G9 [$ l
           k=unidrnd(n,1,VarNum); %设置变异点数,一般设置1点( M: {6 f# M" |2 E0 s- k, w& ^
           for j=1:length(k)
    # z6 M6 E7 S; F  e           if OldPop(position(i),k(j))==12 p% c0 I. D6 s+ R; h. W
                  OldPop(position(i),k(j))=0;
    & T+ N8 p; @9 ?7 D: C1 S$ z& r           else
    & u. k- L0 {  u! A7 j2 v              OldPop(position(i),k(j))=1;
    5 E$ H. e* i! A- y- c% K7 {1 Z2 s           end& E. K. l( G( ?3 a: M. U2 u
           end
    9 M: [3 {, F/ s* C$ o  J9 y5 K   end+ P7 D4 @) Y0 ~
    end3 {8 ?# y: a5 Y; c5 h" j
    NewPop=OldPop;
    1 W, \+ k3 C+ J! A/ U# R
    / d0 R* c5 m0 R1 z/ x%倒位操作
    # t, b# m( j8 [
    . T1 B9 l  U. Z" x( X! m4 Qfunction [NewPop]=Inversion(OldPop,pInversion)
      ]$ s; c+ j2 d! w6 `4 ]) i0 ?6 A
    global m n NewPop
    - J+ ?& o4 R! v. s7 @NewPop=OldPop;* X8 r0 T5 g0 h8 h) D9 R5 W. B
    r=rand(1,m);
    ! h. |  j4 ^+ D) |  Z2 [PopIn=find(r<=pInversion);( x' c: X  x+ [# w- \& j
    len=length(PopIn);
      V  P# f+ ]$ O1 X: Yif len>=1, u, h1 [' V, _0 f
        for i=1:len
    " ~7 L$ b$ W7 T5 d) b        d=sort(unidrnd(n,1,2));
      ~, |4 X# a9 a( M        if d(1)~=1&d(2)~=n
    1 D" x8 f( s: O) k! [           NewPop(PopIn(i),1:d(1)-1)=OldPop(PopIn(i),1:d(1)-1);+ i6 A( E" H# C0 w, {$ F
               NewPop(PopIn(i),d(1):d(2))=OldPop(PopIn(i),d(2):-1:d(1));4 O1 K1 `1 H8 m$ ?" C+ a( U5 q  ]# M$ Y
               NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n);( ?. X# p% w8 H. U$ z3 t9 c5 L
           end
    ! B# W( v$ y+ |' c   end
    , Z6 F5 z+ c4 v5 F+ \. U* [- Z& @end; Q7 Q* h* L( u9 N% n8 v% W: `

    $ q$ u, Z( J( m6 Q7 Q七 径向基神经网络训练程序
    7 W: u5 s: k" W6 A
    6 T9 T! s3 V+ p* nclear all;
    ; l' c/ q- N# I, E- ?clc;
    6 I# [9 R1 F- U$ r%newrb 建立一个径向基函数神经网络# G5 _* V# c0 W
    p=0:0.1:1; %输入矢量
    1 o$ ?  |' C! U+ Y# L4 w  A" Xt=[0 -1 0 1 1 0 -1 0 0 1 1 ];%目标矢量
    / P; {" p+ n3 Dgoal=0.01; %误差
    5 H8 s* p/ s; F5 osp=1; %扩展常数% S% \( j" k* Z7 {, L. z) e6 h
    mn=100;%神经元的最多个数
    ' g4 _0 y' S- c/ L3 r, J* rdf=1; %训练过程的显示频率
    " ^  c: F) ]3 D& c  X3 c: W[net,tr]=newrb(p,t,goal,sp,mn,df); %创建一个径向基函数网络! g& N9 i7 ~: J7 O& a$ X
    % [net,tr]=train(net,p); %调用traingdm算法训练网络& f; v4 V% d* U" K% F' H
    %对网络进行仿真,并绘制样本数据和网络输出图形! z0 d' n5 w. `2 K1 q
    A=sim(net,p);
    , {, b5 a! X9 o7 vE=t-A;: z; A5 X- U1 T' M/ k7 B
    sse=sse(E);
    4 w, w* O' K( `; qfigure;
    9 `2 B% t( w+ ^plot(p,t,'r-+',p,A,'b-*');
    9 z6 z( a1 Z: Z2 `5 \( V7 Q$ |+ Qlegend('输入数据曲线','训练输出曲线');, e! P, ~% H! u& \7 e; O
    echo off ) W6 o$ W* }- w7 N& p
    / }3 J% t, j! h5 w
    说明:newrb函数本来 在创建新的网络的时候就进行了训练!; V% V  U& c% o/ d/ _/ \  a! p
    每次训练都增加一个神经元,都能最大程度得降低误差,如果未达到精度要求,
    8 R, m" v* n: M1 \$ k% c那么继续增加神经元,程序终止条件是满足精度要求或者达到最大神经元的数目.关键的一个常数是spread(即散布常数的设置,扩展常数的设置).不能对创建的net调用train函数进行训练!
    & ?) c# h# G/ G  V1 k. l
    . a7 v) y+ r: k: S. k
    2 _% D) d/ ]1 p' b训练结果显示:; G3 N' d, y- ~* p( t
    NEWRB, neurons = 0, SSE = 5.0973
    ' L7 E, E  w9 W9 H/ o8 PNEWRB, neurons = 2, SSE = 4.871395 g0 @& `2 Q* Y2 q' a# R9 h& M" b
    NEWRB, neurons = 3, SSE = 3.61176$ b0 f# m, m( J# k( ]' `
    NEWRB, neurons = 4, SSE = 3.48757 Q) V) y1 ?7 v2 t- i4 Y1 a
    NEWRB, neurons = 5, SSE = 0.534217, e6 `2 Z- ~  Y/ D' U
    NEWRB, neurons = 6, SSE = 0.517859 @$ p6 Z$ b* ?2 x2 N2 w, w
    NEWRB, neurons = 7, SSE = 0.434259
    7 i: r2 x! l0 H8 K. ]NEWRB, neurons = 8, SSE = 0.341518# D" x, A8 Q' O, R* v/ P
    NEWRB, neurons = 9, SSE = 0.341519" _! c3 B% T' M
    NEWRB, neurons = 10, SSE = 0.002578329 O" r1 l+ v* L
    : H  N5 {+ ^+ T& ]$ H# l
    八 删除当前路径下所有的带后缀.asv的文件) Q4 l5 |* c) s) a$ A: f
    说明:该程序具有很好的移植性,用户可以根据自己地
    + f- x/ `- O3 b: E' `) }1 W' P% K: j要求修改程序,删除不同后缀类型的文件! 2 i: D1 ^8 v" k, q; F' X0 P% y
    function delete_asv(bpath)
    , x* `* G& Y/ O; C) @& d7 A7 }%If bpath is not specified,it lists all the asv files in the current
    7 _( B8 k; S2 h, ]. l% X%directory and will delete all the file with asv + J! _# N  c2 K
    % Example:+ Y) L4 U, H1 r( _
    %    delete_asv('*.asv') will delete the file with name *.asv;( ]& V! q5 N/ g0 A
    %    delete_asv will delete all the file with .asv.1 `: U8 c# n' h2 |, D+ ^
    # j8 z: O9 v0 ]9 ?
    if nargin < 1
    & N) U% f6 [" t, M8 d. B%list all the asv file in the current directory
    4 J; d6 L. ~, ]9 I, {& t* I    files=dir('*.asv');% n; P* [: G4 [. q" @, \5 b* D* J
    else* c. x( m4 M7 }. s; q. S
    % find the exact file in the path of bpath2 i3 @% p0 g" c" D1 u; B
        [pathstr,name] = fileparts(bpath);
    ) R: L2 O) y1 U5 ^7 }    if exist(bpath,'dir')$ n$ Z' Y2 Z5 S: A$ ^
            name = [name '\*'];
    5 L4 Y# q$ Y* P0 Y, \  u; U( D    end
    * @6 j0 {' |: E, z" V    ext = '.asv';3 T# f9 }8 a0 g+ I
        files=dir(fullfile(pathstr,[name ext]));
    " z1 N* q; x$ P  o9 yend
    / m  V. K! c, G/ Y
    - n  }* C5 }" {. c. wif ~isempty(files)
      v7 x: P  o6 O- W    for i=1:size(files,1)4 J/ t# q1 N, ?9 s! Y- P) ?; U+ k" _
            title=files(i).name;
    ; B/ f$ v" p- E        delete(title);
    2 O& f) j9 s' B9 u) V. C4 `    end' {2 X* B( o5 ?/ F# p! v4 e
    end- {) T$ M; o. Y) n* U/ Y

    " R7 j& G9 i' i) S+ V! R& ~$ e' ?7 S8 v3 P
    同样也可以在Matlab的窗口设置中取消保存.asv文件!; W  D- [: f& j5 R7 w$ \8 m
    zan
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    楼主很强大 顶一个  估计明天 我要调试一天的程序了 吼吼 比赛加油

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    lihehe12121  恩恩呢嫩。。。  详情 回复 发表于 2013-7-27 15:05
    lihehe12121  厉害啊。。。。  发表于 2013-7-27 15:05
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    群组数学建摸协会

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