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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
    % H) i, h/ X3 V) a2 l! ?4 ?% s/ a1. predict_fun.m为主程序;
    # Y8 Y# X5 f/ U, w6 ]8 G+ y* T9 `( R: f2. timeseries.m和 serie**pan.m为调用的子程序' W0 g% I/ R. b, \0 W3 ~& l3 R1 e* [( v
    # Q0 }# J. f8 S/ m9 T6 W
    function ima_pre=predict_fun(b,step)
    0 l% H) O: D: z0 a9 J0 v' l, y4 Q) d% main program invokes timeseries.m and serie**pan.m1 a8 W5 G6 I  S' w& S7 A
    % input parameters:
    ; K/ ^# d! N9 m8 q5 a% b-------the training data (vector);% R; P% b& ^" C- S2 y, h4 p
    % step----number of prediction data;
    4 r' D$ N* d- u! |: k- I% output parameters:
    3 [, ]+ n. S. C1 {* s: U: [% ima_pre---the prediction data(vector);
    * ?6 I) k; ]- c# X- Z* ~old_b=b;
    5 x% `- C) c- @0 M" x0 o1 lmean_b=sum(old_b)/length(old_b);' E  s* i6 Q- }, B# R/ T6 A3 F6 N: K
    std_b=std(old_b);
    ) T* D' z1 V2 h% }5 oold_b=(old_b-mean_b)/std_b;
    5 N! x# w- x4 r( f/ e[f,x]=timeseries(old_b);
    * f+ E  E& l2 z  r. ^9 N3 aold_f2=serie**pan(old_b,step);$ j+ j' ]/ C5 A8 O& Z
    % f(f<0.0001&f>-0.0001)=f(f<0.0001&f>-0.0001)+eps;
    . f) [/ D5 f! h& x( |/ V: x0 oR=corrcoef(f);
    + m! ?& }; ?/ [[eigvector eigroot]=eig(R);' Q5 C( X9 o7 \5 I8 m; X
    eigroot=diag(eigroot);
    : z+ |# D( {" h: Ta=eigroot(end:-1:1);' M2 \; D" h& s( c
    vector=eigvector(:,end:-1:1);; _! A" G5 j# ?6 U
    Devote=a./sum(a);
    % U1 c5 o0 _  t% u" CDevotem=cumsum(Devote);1 q0 t# P5 b5 q8 V2 r# M
    m=find(Devotem>=0.995);
    4 ^9 ?& K# {% K# Lm=m(1);
    + O* q4 t' K) `) a( K5 C8 z; xV1=f*eigvector';7 z4 L# M; x+ h8 A/ K% G
    V=V1(:,1:m);* s* a8 s; p& X9 n
    % old_b=old_b;* G( B7 c! v+ w# g
    old_fai=inv(V'*V)*V'*old_b;
    8 C$ Y1 R, H5 O! W+ xeigvector=eigvector(1:m,1:m);, ]$ [: X) E; c3 {/ _
    fai=eigvector*old_fai;
    , b, \7 T) P9 w* w3 d5 F% Wf2=old_f2(:,1:m);
    ! B" q, V' @. l# {5 \$ ?, z% Mpredictvalue=f2*fai;
    & J$ U7 E; J* y3 f, M( ]8 Nima_pre=std_b*predictvalue+mean_b;
    6 {2 k  ~4 ^* R* E
    1 y' _0 F/ `5 b. e- f1.子函数: timeseries.m
    $ c, `+ |( P  M$ X4 g" N# O$ L% timeseries program%
    & E4 N+ ]. k1 x% this program is used to generate mean value matrix f;) v, I7 W; a2 X8 B. {7 ^
    function [f,x]=timeseries(data)
    $ i) ^; _! E9 M5 Q% data--------the input sequence (vector);
    8 p4 p( c9 S5 n$ }% f------mean value matrix f;7 B& x% r- ?7 h2 |
    n=length(data);
    % }! A/ a# k* m3 e# ifor L=1:n/2
    0 d: I! V# R* t: m' V' ?5 Z    nL=floor(n/L);9 q& c/ m1 P% E" f
        for i=1:L
      H( t' g8 [, B. ?3 o        sum=0;* U2 O$ I9 z8 \" ]3 A
            for j=1:nL
    : x8 |% M  z' C( S5 \8 n* s: t3 `" o           sum=sum+data(i+(j-1)*L);
    6 h, \. G/ h0 ^( X7 y% l# K0 e, Z       end
    * o- d1 q+ S8 t( v+ u! ~1 y9 h       x{L,i}=sum/nL;; p5 |1 A- U2 ~  w. |. r  v
       end: R* z" R6 M* f4 `
    end
    ; O# r* x& l. F. NL=n/2;
    $ h$ U9 q" D) |/ jf=zeros(n,L);: A9 E; b2 ~/ \& x
    for i=1:L
    2 |' W0 k1 c' V3 N    rep=floor(n/i);
    / N# l! |6 \& F7 S    res=mod(n,i);
    * N1 s9 Z( I2 O6 S/ C; x- g$ Q/ y    b=[x{i,1:i}];b=b';
    " h, u& x+ ^7 I' A5 e8 Z; ?4 l    f(1:rep*i,i)=repmat(b,rep,1);
    # Y4 L0 {3 k5 D: W    if res~=0+ k) ?' L! h; D9 w: e. M3 V
            c=rep*i+1:n;
    ( Y* g3 }2 `% C, I! M1 S' ]        f(rep*i+1:end,i)=b(1:length(c));) o$ H( p( R2 L. S# a/ U$ Y
        end" S7 N$ W: A* d3 K; U
    end
    6 `0 n  v& V! s' P2 H& c7 j% p, ^( ], {
    % serie**pan.m
    0 R6 q" c- t7 G& m, K4 Q/ F% the program is used to generate the prediction matrix f; 2 Z8 c6 q1 ?; k' Y$ w
    function f=serie**pan(data,step);
    % |" |* v& b  m: l7 g6 W%data---- the input sequence (vector)
    ! [; w. n# o8 n! }% setp---- the prediction number;+ H" H. e  C3 O
    n=length(data);; U6 Q5 ~( W6 r. S
    for L=1:n/27 q, \" n" x! ]% d
        nL=floor(n/L);5 D* o, m9 J; ~& Q- W
        for i=1:L
      l- S% M* G- l" Y  O! R        sum=0;
      ^$ i/ o0 r) ~1 g7 a        for j=1:nL
    4 ^  `6 W3 j- E; q- B# C, x           sum=sum+data(i+(j-1)*L);5 h1 t9 G3 T& Q9 O$ I/ Z% [4 G
           end8 F( M. [$ f, M) P
           x{L,i}=sum/nL;
    3 B% n& s% B$ G0 @" k, n   end
    - s5 f: a; B" G, Uend' ?0 f3 v- U7 Z+ i; t; f) v8 {0 e
    L=n/2;. H3 n/ G0 W# S& L, g! v
    f=zeros(n+step,L);9 E# y: J* z4 W4 l
    for i=1:L
    5 x4 i! ~: ]+ @: F/ R" ^  p6 f    rep=floor((n+step)/i);
    & m6 W, }5 @3 U    res=mod(n+step,i);
    ( n' ?# F8 y% R, _  n    b=[x{i,1:i}];b=b';
      I9 R' P/ T7 f0 [0 ~( s2 c: H# o    f(1:rep*i,i)=repmat(b,rep,1);4 f) S) f& e9 A8 N
        if res~=0# c3 A: L7 `- A7 \
            c=rep*i+1:n+step;
    ) @- _! P) p- I9 N$ s. @        f(rep*i+1:end,i)=b(1:length(c));' @1 P$ Y( q3 ^( g
        end
    ' v+ ^; {- z0 Q! e8 eend
    & c  m! \0 Y; a" g+ Y7 `
    + B( p( k2 |( \2 [; }二 最短路Dijkstra算法
    8 E1 p. ?8 T. _- I% dijkstra algorithm code program%( d. ?# v9 Y$ |4 C
    % the shortest path length algorithm
    * x) Y) n8 s: x- Afunction [path,short_distance]=ShortPath_Dijkstra(Input_weight,start,endpoint)
    0 H$ t7 }3 y0 ]" y5 v% |# @% Input parameters:
    4 w, ~1 O- {6 \, S! z- O% Input_weight-------the input node weight!3 P4 h, p' |" z
    % start--------the start node number;
    # ?/ k$ ]& p, I, r9 C" ]% endpoint------the end node number;; u/ Y4 K! O7 z' `( b5 V3 m+ }& B) ?
    % Output parameters:1 L6 ~& N7 T  Q& R7 m. F. ^' _* B
    % path-----the shortest lenght path from the start node to end node;
    2 O" z$ c$ s# U' X% short_distance------the distance of the shortest lenght path from the- ~& L3 i$ ~' T( Z4 b7 Q# _4 `
    % start node to end node.
    . S0 y% n' h) p/ F" j[row,col]=size(Input_weight);
    0 W* i4 E  K- V+ g+ @% H
    7 t7 h# _* l1 @$ l" o) a%input detection
    - e& E% V4 x$ g6 jif row~=col
    9 |5 x; o% D4 {  B, D    error('input matrix is not a square matrix,input error ' );) j' d/ `' x. H. y7 f% z
    end
    2 E/ Q; ^6 X+ q0 I4 m$ m: o( hif endpoint>row& I( h4 O- x# s
        error('input parameter endpoint exceed the maximal point number');1 l! J% D; R; `# F8 a
    end! A, a: L& n5 c' J$ P

    . j7 A  V7 e3 q! r%initialization; G* H1 D# L8 [% a( ]. O
    s_path=[start];; N5 R" C8 H5 Q9 d# I5 t
    distance=inf*ones(1,row);distance(start)=0;
    , \: ^! c7 `# f) t: p2 _- Xflag(start)=start;temp=start;
    + C% W8 J. s# @# s( X" k6 Y* ~* h% t, T1 B; A5 r3 X" N. X5 }
    while length(s_path)<row) J& P3 Q, X7 T! U# V; U
        pos=find(Input_weight(temp, : )~=inf);
    , S2 z$ J, Z. {. o* G9 F    for i=1:length(pos)
    * I1 B% B1 f1 v        if (length(find(s_path==pos(i)))==0)&
    , n: L. j8 x7 _% J4 i: V) h(distance(pos(i))>(distance(temp)+Input_weight(temp,pos(i))))' T0 m9 B9 i) ]* k5 f( C9 o
                distance(pos(i))=distance(temp)+Input_weight(temp,pos(i));
    9 r0 ^1 S# ]+ T, ]5 {1 a( E) g            flag(pos(i))=temp;
    0 @! }' q1 K# f$ m        end; D- v/ A' B* t& n) z# |
        end; Z& {3 }" P( @4 s. {$ Q/ b
        k=inf;
    7 H4 i( y, X% k8 [    for i=1:row# q8 o. R* ~6 S
            if (length(find(s_path==i))==0)&(k>distance(i))5 w0 w4 P2 q/ ~1 M
                k=distance(i);' P7 F* Z4 ^0 k+ A3 N+ C" J
                temp_2=i;
    ! t) X2 R, ?% d& e; r% [7 r! K$ _        end- ^) {& a. R6 S
        end
    # R: n/ M" \3 c0 w1 a8 P    s_path=[s_path,temp_2];0 B  Y* y8 }6 z' C
        temp=temp_2;
    ) o2 g# d/ _: Yend
    , s7 K' D" H5 `: Q* [( R& |/ @. G& p5 @+ Q
    %output the result
    $ @( P3 a' T& o' p, _' x$ npath(1)=endpoint;
    # A! r4 f. a- f$ \+ yi=1;) `" y0 t- I$ W( [
    while path(i)~=start
    8 t0 |6 p# f. w    path(i+1)=flag(path(i));
    + h2 R) C6 y: ~7 h3 X) D7 j8 y    i=i+1;1 d; I& b4 d$ \8 X* |3 e1 c
    end
    " k+ o2 U4 z" ?path(i)=start;( }2 a6 d! m* k5 F
    path=path(end:-1:1);
    - h0 V* N# s: Lshort_distance=distance(endpoint);
    , o4 b# V$ Y8 s三 绘制差分方程的映射分叉图
    5 f0 l% N9 c  _$ {0 {  W$ C: q, ~  J/ B4 I$ Z4 ?1 k( W* h
    function fork1(a); , u) D1 o0 g8 r7 P  x* l' k

    8 O# O/ F  M5 P: c3 P; N! x4 g% 绘制x_(n+1)=1-a*x^2_n映射的分叉图
    9 M! X6 k* |& k% Example:
    $ g+ {% L* y* z# B' o# k& h- F%     fork1([0,2]);  
    ; S1 Q1 O5 f1 f) A$ u! sN=300;  % 取样点数
      v4 P6 o$ z. g8 d! XA=linspace(a(1),a(2),N);
    / E/ u9 R- m& t- D0 \$ i% Mstarx=0.9; 8 ^* ]6 y7 k$ d% g
    Z=[];7 p5 o6 I  l; Q! e6 ~" n) H
    h=waitbar(0,'please wait');m=1;1 m7 ~! C& }) P( _: u. ?1 i( y7 s
    for ap=A; - ^& P; K4 A4 @+ S' `) y# o
       x=starx; ' C! R0 s. y9 Q% h3 Z
       for k=1:50;
    3 J% w2 T% j/ N# ?$ q, ^         x=1-ap*x^2; $ E5 Z! N0 {) U, O! y
       end
    % y; W1 p* w8 z8 B( ~2 S6 v   for k=1:201;
    , ^2 B  p8 L  M0 Q9 e% |9 C       x=1-ap*x^2;
    1 }6 u2 h3 q" B; U: X8 m       Z=[Z,ap-x*i]; % p4 o" A: C7 U& D! V
       end
    * e: o0 D' a! J% B( ]5 _/ \   waitbar(m/N,h,['completed  ',num2str(round(100*m/N)),'%'],h);+ ~! J. v0 o, x) S' y: g- n0 A
       m=m+1;; E+ L3 Z) T: z3 |% r0 p. D$ Y  ~
    end ) A" e5 u; r8 b* D- X
    delete(h);
    3 o: l& w4 X1 T) C9 `( Cplot(Z,'.','markersize',2)
    " z% z+ d& }4 E# m3 X/ s4 uxlim(a);
    % g. \: L9 N6 L0 q) y4 ^
    2 d: l5 K: n. I8 r4 i' f四 最短路算法------floyd算法8 i- D$ a# Q1 a# ]* X0 G: r
    function ShortPath_floyd(w,start,terminal) 4 S, v! G8 [+ U8 k. l5 C& H- t
    %w----adjoin matrix, w=[0 50 inf inf inf;inf 0 inf inf 80;
    - c1 z: m, @" t- ?6 K; q%inf 30 0 20 inf;inf inf inf 0 70;65 inf 100 inf 0];
      z+ ]# _) X! a9 U; H" K1 \; V  }%start-----the start node;# j2 Y3 F6 p1 B+ G& R
    %terminal--------the end node;   
    6 C2 {% g, b* O; R' K/ Y2 x) J6 L! a, Wn=size(w,1);. i% h4 s4 I* e
    [D,path]=floyd1(w);%调用floyd算法程序
    6 i4 v, z/ ?. j( H
    4 M% p8 r. ~3 V5 O. H0 r! ?8 u* N%找出任意两点之间的最短路径,并输出" G+ N/ d; F- r3 R& b2 |% e
    for i=1:n8 r- r+ v4 J3 e( \; O
        for j=1:n) Z; l4 j  p$ i) k
            Min_path(i,j).distance=D(i,j);
    - p. q( w. z2 n1 G5 p* n# W& w        %将i到j的最短路程赋值 Min_path(i,j).distance8 D/ x' U1 e% S
            %将i到j所经路径赋给Min_path(i,j).path  G8 k* u8 I  O
            Min_path(i,j).path(1)=i;, d0 P. v$ X& Z5 V" \2 p1 H
            k=1;
    : ^' h' M1 n0 m. {3 t: ~$ E- r        while Min_path(i,j).path(k)~=j
    4 x, [# x+ x* Y5 C            k=k+1;+ _- `  |" n/ N# Y! I; S
                Min_path(i,j).path(k)=path(Min_path(i,j).path(k-1),j);
    . N2 T- c3 a  e3 a        end" c1 Q! M2 D: M
        end9 X/ b9 H8 z0 p5 h8 Q! N8 o
    end
    2 f  @* p. y7 O5 zs=sprintf('任意两点之间的最短路径如下:');
    3 s6 C4 l/ s: w2 n, y# A( k; ^8 }disp(s);
    - C! z+ M- K# t9 q3 L) ?for i=1:n
    , V1 d8 F# _6 \' l* z7 R    for j=1:n
    % F4 Y8 ]: A% g        s=sprintf('从%d到%d的最短路径长度为:%d\n所经路径为:'...
    0 C7 J2 t, G" Q* v            ,i,j,Min_path(i,j).distance);
    ! M$ N. p8 M. G! q        disp(s);
      }; Z9 \  k' ]  E* h7 z' R9 Z' I        disp(Min_path(i,j).path);
    2 t1 s: o- p( ]1 @; l. O5 C3 T    end
      P: z& ~  T: k7 r% Q* ?end( J$ k# T+ B3 h$ V1 q* ~

    0 ^2 v3 x- _( n; K( U$ U& {%找出在指定从start点到terminal点的最短路径,并输出, G. d8 w. [/ x( h" G0 K9 r
    str1=sprintf('从%d到%d的最短路径长度为:%d\n所经路径为:',...$ U$ Y+ q! [: t5 f1 ?( H
        start,terminal,Min_path(start,terminal).distance);
    4 ?$ R# B1 o+ o# [1 v1 U: ?( Ddisp(str1);6 L, v, h2 j& b  P
    disp(Min_path(start,terminal).path);; Z" ^) X$ g+ ^  Z9 H6 J* P6 O7 f
    6 K4 h. i$ Q, e
    %Foldy's Algorithm 算法程序& I) F; G" C& `  S& q
    function [D,path]=floyd1(a)
    0 @- o0 Q# g2 y" l4 E, f/ Z2 wn=size(a,1);8 m0 t, p' C( X4 r7 c# J, C; B
    D=a;path=zeros(n,n);%设置D和path的初值( V1 P+ l: C" `( o! R; o
    for i=1:n
    8 `# i2 u- `" z( c+ ?   for j=1:n
    1 z/ U# S( j$ }      if D(i,j)~=inf( B9 c) F1 Q2 M, ?" {4 [
             path(i,j)=j;%j是i的后点; [: ?" u, H' S
         end: {# u( l, O, z
       end
    , o" i4 d& K- u. v* J; n+ `9 r0 Bend
    5 f  `9 Q. ^9 I& |) c1 t%做n次迭代,每次迭代都更新D(i,j)和path(i,j)
    - i8 Z; E0 g3 Pfor k=1:n0 L' D- K; }) W$ Y3 }5 A0 o
       for i=1:n' y' F& i& q# ~5 @4 D& y5 R
          for j=1:n
    0 `) K' I9 @5 X4 k3 q+ `) O         if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)
    . Q/ l+ ]( ]- d. f! g! Y, I            D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);%修改长度
    ( R) K; ~; w2 H            path(i,j)=path(i,k);%修改路径
    ; O3 _+ T" g( B) t! c9 S3 l/ s" S        end
    2 r# I" M1 l! I6 j; R      end* b0 B9 K7 Y3 [5 [
       end
    1 r0 k- {; F8 \6 s' n% a0 Send
    ) o. Y# P5 L# t" T4 `# W4 x6 z* H+ t8 e+ O  Y
    五 模拟退火算法源程序" J) \* G. z: J6 l( \% k) e
    function [MinD,BestPath]=MainAneal(CityPosition,pn)! |! x, V1 f. W# `$ V2 }
    function [MinD,BestPath]=MainAneal2(CityPosition,pn)5 y& U! `! L: z  Y- k
    %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6 D, b* I5 |3 e/ @' h
    %CityPosition_31=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;.... Z( t0 O& U2 c
    %                 3238 1229;4196 1044;4312  790;4386  570;3007 1970;2562 1756;...* }4 S, K1 X0 @! Y
    %                 2788 1491;2381 1676;1332  695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;...
    0 N9 P" o: F3 o) n%                 3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2376;...
    ! |# }, u# l/ I%                 3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826;2370 2975];  [+ t/ z& B4 F: T/ p/ M

    ) ]  @- {: \2 ?" j& V  v%T0=clock; m% Y. p% r* P) \8 F
    global path p2 D;# X: r) {* P* f+ j& I" F2 Z
    [m,n]=size(CityPosition);
    % {  C) j( G0 {! J( n%生成初始解空间,这样可以比逐步分配空间运行快一些$ e$ n& V/ @& d& M
    TracePath=zeros(1e3,m);
      K2 m( A+ ~* Y( XDistance=inf*zeros(1,1e3);6 v# J- v  {5 F! J& P5 b1 D

    ! V: p2 ]0 K0 _2 _; w1 vD = sqrt((CityPosition( :,  ones(1,m)) - CityPosition( :,  ones(1,m))').^2 +...
    ' ?* b) ~- Z( K: f8 ?    (CityPosition( : ,2*ones(1,m)) - CityPosition( :,2*ones(1,m))').^2 );9 V3 I/ S8 g# ?3 R3 B2 e# ^
    %将城市的坐标矩阵转换为邻接矩阵(城市间距离矩阵)
    1 O" N# Y0 ?" y4 ~% gfor i=1:pn  x0 n" ^0 v( L' T1 F2 C: e6 R( c
        path(i,:)=randperm(m);%构造一个初始可行解
    ; L+ P7 r# B! N0 G. [end' M1 G2 a6 V9 y
    t=zeros(1,pn);; h% G4 V  K: w! Q( Y) d
    p2=zeros(1,m);
    + k- N; v( e8 D  [3 w. y' o  a# A+ w3 |
    iter_max=100;%input('请输入固定温度下最大迭代次数iter_max=' );
    ) d* g( o; H2 M) t- `' om_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=' ) ;
    1 F1 u  J3 S. M3 b+ P6 P8 h) l%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
    1 i8 M. r. B# f6 I%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
    . X+ `% E) I8 C) c' q9 Y# v%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* B8 w! B2 C% H3 l3 g9 ?
    %会收到到比较好的效果4 j: L3 P' @9 K( J' {  g* P
    8 ?% h3 r( ?& e# ^+ b
    T=1e5;9 ]. i7 P: R: _7 ^5 }0 [
    N=1;
    5 X3 y; M  W: C$ g6 L% ytau=1e-5;%input('请输入最低温度tau=' );
    9 s- |" x  ?  e* s3 U5 s%nn=ceil(log10(tau/T)/log10(0.9));9 r/ \4 ^( B0 D# K
    while  T>=tau%&m_num<m_max          ' p& V. Q, L0 g$ a3 b9 ^
           iter_num=1;%某固定温度下迭代计数器" n8 V) o& g( @
           m_num=1;%某固定温度下目标函数值连续未改进次数计算器
    + ^3 `. s) X5 N2 N       %iter_max=100;/ O% }, C, \$ ~8 S( f6 _6 ^
           %m_max=10;%ceil(10+0.5*nn-0.3*N);
    8 [) {9 j3 v% J! T7 D. y- `8 T       while m_num<m_max&iter_num<iter_max
    4 ^8 s0 v% A8 o1 l* X( t" k+ O        %MRRTT(Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller, Teller)过程:5 @, q; B( R: O+ R. m
                 %用任意启发式算法在path的领域N(path)中找出新的更优解
    & q% ~3 ]8 c6 B$ q/ L7 n9 C             for i=1:pn
    # d9 N* L' e8 @$ t4 ^: O                 Len1(i)=sum([D(path(i,1:m-1)+m*(path(i,2:m)-1)) D(path(i,m)+m*(path(i,1)-1))]);4 `/ l3 H/ H. h4 T
    %计算一次行遍所有城市的总路程 : l4 I& O* \+ `" e- e; y( ^" B
                     [path2(i,: )]=ChangePath2(path(i,: ),m);%更新路线! b" x1 c% ]- |" s* G- W. E
                     Len2(i)=sum([D(path2(i,1:m-1)+m*(path2(i,2:m)-1)) D(path2(i,m)+m*(path2(i,1)-1))]);
    ; C, I; k( H' H2 k2 J1 B             end. L. O" f7 A9 q  Y
                 %Len1
    , g, F- B6 e' }             %Len2
    0 `) M$ K& ]9 t$ b6 C0 ?# l+ {             %if Len2-Len1<0|exp((Len1-Len2)/(T))>rand1 a- f' ]2 ^, L/ r
                 R=rand(1,pn);
    ( G8 ^6 F# T) k/ D             %Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R
    : I  i. Y0 H4 u0 {. b' p( m; J             if find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0)
    8 C) {9 T* T" x. N  x                 path(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0), : )=path2(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0), : );) x- N( G2 Q+ M; u
                     Len1(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0))=Len2(find((Len2-Len1<t|exp((Len1-Len2)/(T))>R)~=0));5 ~/ H4 H4 G0 Y# ?
                     [TempMinD,TempIndex]=min(Len1);
    # U3 [6 y- `+ k* M5 t                 %TempMinD
    ! @, p8 D' g  w% l9 r                 TracePath(N,: )=path(TempIndex,: );( P2 j' T/ s4 z8 V4 V% D: }
                     Distance(N,: )=TempMinD;
    # i6 ]& ]* e$ U9 c5 |9 s: H" z5 u                 N=N+1;
      K6 e# j5 l( S                 %T=T*0.9/ \1 K* _/ a2 J+ a& v
                     m_num=0;: T& |& C- l7 s  e
                 else
    + c# q4 Y% \6 _, _                 m_num=m_num+1;# K" q9 V5 M1 f! T# u) |9 Q1 Y: ~
                 end$ ~3 ]4 N' x) P! B7 H" L* e' e9 z& G
                 iter_num=iter_num+1;
    : b# c' T2 v$ t6 h* y3 [         end( K7 ~+ H1 l1 A$ @7 {
             T=T*0.9
    ) m3 q$ i+ X, P%m_num,iter_num,N
    5 g5 Q. _( }- y( x8 [  c. W2 ^end
    & k! a, m+ `9 D% {: _( X[MinD,Index]=min(Distance);
    5 W$ H' E; T0 a1 ?3 P- eBestPath=TracePath(Index,: );
    ) n1 J6 y! E$ d3 g& Wdisp(MinD)
    6 _% ^1 X: C% D9 ~+ ]%T1=clock) c* _8 d. k, J* K2 R3 r0 ]2 G3 G: a
                                                                                                                                                                                                               8 _: _6 q/ P5 E
                                                                                                                                  % l0 K, d# |" ]" O$ }
    %更新路线子程序                                                                                                                                               
    ' Y# Y7 U2 s) \4 cfunction [p2]=ChangePath2(p1,CityNum)' p: u+ L4 v  a
    global p2;
    2 Y$ F2 ]1 ~1 a* y7 I3 rwhile(1)& q5 k; o: Y$ V3 A+ e
         R=unidrnd(CityNum,1,2);
    2 S+ w/ p; G& e2 }# @1 {& T6 f2 R     if abs(R(1)-R(2))>1
    ' d6 h& Z) q. G" f5 P9 N1 i8 }         break;
    / N5 U* i4 t: A0 Q7 p! _     end2 k, Y7 U9 x  X. e
    end% N0 ~$ o8 _7 ~* X2 x7 N, `
    R=unidrnd(CityNum,1,2);+ |0 D0 J6 _( \! h, k' S- u
    I=R(1);J=R(2);
    ) F3 |! l' a7 U& A9 a" E%len1=D(p(I),p(J))+D(p(I+1),p(J+1));$ \; _7 z0 J: F2 k2 \3 G5 v6 w
    %len2=D(p(I),p(I+1))+D(p(J),p(J+1));5 U! O2 m  Q; K/ y' K
    if I<J
    # \  E; h* A  Q1 g, G+ T, u2 g+ v   p2(1:I)=p1(1:I);6 e) @5 a, i; d: p
       p2(I+1:J)=p1(J:-1:I+1);
    6 q$ F0 O$ V: I& V5 e, q+ e1 X( |   p2(J+1:CityNum)=p1(J+1:CityNum);2 Q2 l/ _* f, ]4 F$ S
    else$ _. m1 q2 h) H6 g8 p
       p2(1:J)=p1(1:J);; a% P% C) |! n* o1 ?
       p2(J+1:I)=p1(I:-1:J+1);5 p( ?5 L* d5 l- |6 V1 v
       p2(I+1:CityNum)=p1(I+1:CityNum);  W; ?0 R8 x) b7 G- @* u1 v' i
    end
    7 V' L1 I* M  i- [3 u& }( _7 W1 x1 Z! ?- i0 i- a, |
    六 遗传 算                                                                                                                                                                  法程序:
    4 G0 W# B( M9 o/ V$ [; p   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!0 K  s1 ]5 ^: [5 P( K( B
    ! F; O$ L) G4 F! R4 P: B1 q3 Y
    function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options)
    2 O( s: e( E# [  `$ b$ O% [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation)
    / w5 H: [9 O$ e. `% Finds a  maximum of a function of several variables.
    1 }9 i' B7 }: n/ w5 U: @% fmaxga solves problems of the form:  
    % c  }+ d* l1 c, H* o& P, V%      max F(X)  subject to:  LB <= X <= UB                           
    2 I$ n0 n9 [+ _: n%  BestPop       - 最优的群体即为最优的染色体群
    0 Q6 A" s+ y% Z/ E8 N%  Trace         - 最佳染色体所对应的目标函数值
    7 S0 Q  Z8 i/ D( J5 C%  FUN           - 目标函数7 ~5 R4 ^- w( e; t0 P' h
    %  LB            - 自变量下限
    0 B2 r( z/ v- v%  UB            - 自变量上限, E8 w" \; l3 i" K* I
    %  eranum        - 种群的代数,取100--1000(默认200)
    ) G  i2 d, h. S$ E%  popsize       - 每一代种群的规模;此可取50--200(默认100)
    ' T' m* y; U% X2 V%  pcross        - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8)4 Y* D" V; Y  a; p" g
    %  pmutation     - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1)
    ) a- u8 O- v0 T% s! A%  pInversion    - 倒位概率,一般取0.05-0.3之间较好(默认0.2)2 M6 u  _% v" R  g: L7 K; \/ j: N
    %  options       - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编
    3 d2 i0 O+ _- Q! q$ I+ L%码,option(2)设定求解精度(默认1e-4)
    0 |! G' @: d8 ?" v, P6 D5 h) b%
    # g0 y9 U* o9 Y7 ]! c8 [%  ------------------------------------------------------------------------! m' l* u8 u0 F- x) z

    ( W, x& I$ e* P- u: f$ z7 kT1=clock;- W) T9 w4 r0 Z" M$ [! I
    if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end3 c* j/ c0 y) @; \3 y6 x. B
    if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
      i, z* G9 B1 B6 x& s  ?  [if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end
    , z, P2 @6 H6 {2 h$ w; J1 Rif nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end6 Q0 K2 C+ o# d; D; u4 {; b
    if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end* t6 s. [3 r4 v1 e4 v
    if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end) e( a+ `+ y: @  U! y
    if find((LB-UB)>0)
    3 T) K2 o6 ]' q/ f- |   error('数据输入错误,请重新输入(LB<UB):');
    6 q! p( s! {' xend& M+ i: z8 n" F. c* N" h9 B& q
    s=sprintf('程序运行需要约%.4f 秒钟时间,请稍等......',(eranum*popsize/1000));
    2 B' S: y) s' _( s# @disp(s);
    5 m( x% m2 P# G
    + G/ c; [2 c5 a" d  z/ zglobal m n NewPop children1 children2 VarNum
    + y& H$ n' u! m% f, ?
    4 @9 r( T" Z2 V* lbounds=[LB;UB]';bits=[];VarNum=size(bounds,1);
    4 x% B2 |. }# jprecision=options(2);%由求解精度确定二进制编码长度
    5 C" r/ \5 ^' |+ `3 i2 ~$ xbits=ceil(log2((bounds(:,2)-bounds(:,1))' ./ precision));%由设定精度划分区间7 Y8 C- L3 P- i5 y, u- W
    [Pop]=InitPopGray(popsize,bits);%初始化种群) U% g; ^  o4 K; |# U( M! u
    [m,n]=size(Pop);
    / A' P7 D) x( k8 I& ENewPop=zeros(m,n);
    3 F5 j2 x  T$ D: k1 Y& E5 Echildren1=zeros(1,n);
    ; E# Z  C* a# K0 I2 A3 ichildren2=zeros(1,n);+ e9 V4 S5 q; L9 V
    pm0=pMutation;# ~% |5 R' Z( s2 Y  K
    BestPop=zeros(eranum,n);%分配初始解空间BestPop,Trace
    ; X% R. Y# z7 C3 @% dTrace=zeros(eranum,length(bits)+1);
    2 w5 o# ~/ }( r( b# K# Q% F) Di=1;
    " _* N" n' m' l) P* b# t7 V2 G/ Iwhile i<=eranum
    2 O1 y0 \. h) g0 Q; P    for j=1:m2 @. b- k. K4 B# q- P8 c
            value(j)=feval(FUN(1,:),(b2f(Pop(j,:),bounds,bits)));%计算适应度
    3 q: y" S$ ~) ~& T! F7 K    end7 \% E1 ~" A( z' f- D' ^; }$ V
        [MaxValue,Index]=max(value);0 a) v  B9 `! E+ w9 H' \
        BestPop(i,:)=Pop(Index,:);8 O9 @8 [6 d/ |" B
        Trace(i,1)=MaxValue;) ^1 a' e! p5 T6 K& W% H
        Trace(i,(2:length(bits)+1))=b2f(BestPop(i,:),bounds,bits);
    0 k9 c! r5 n1 a1 Z6 p    [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,Pop,bounds,bits);%非线性排名选择' {! U  h( ~' m4 w
    [CrossOverPop]=CrossOver(selectpop,pCross,round(unidrnd(eranum-i)/eranum));' s5 i& ~8 g  O8 z* N" F
    %采用多点交叉和均匀交叉,且逐步增大均匀交叉的概率
    & y/ {3 e$ B1 v0 f! t) y    %round(unidrnd(eranum-i)/eranum)6 B& R7 o: p. E% Z" f* T! J
        [MutationPop]=Mutation(CrossOverPop,pMutation,VarNum);%变异. U. R5 l. `4 R* ]& d! C5 V
        [InversionPop]=Inversion(MutationPop,pInversion);%倒位
    8 a" D2 I) {9 g( R! B9 F    Pop=InversionPop;%更新8 y7 h$ ]6 d# q/ o6 y+ m3 M
    pMutation=pm0+(i^4)*(pCross/3-pm0)/(eranum^4);   i4 M$ w  S  }; k9 U2 X
    %随着种群向前进化,逐步增大变异率至1/2交叉率! p2 O( _! e$ `; }' L
        p(i)=pMutation;4 b$ |5 \: n! u# j, h
        i=i+1;
    5 b! i1 G/ Q5 Xend  F) Y2 g  D  J8 O1 o+ w% H
    t=1:eranum;& c: z! \5 o" \" e# i
    plot(t,Trace(:,1)');7 G' e1 {3 E3 X
    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)');
    7 c! k! y2 [, h) K( D5 H( s1 t[MaxFval,I]=max(Trace(:,1));5 ^2 c3 Z3 A) ?9 F
    X=Trace(I,(2:length(bits)+1));
    3 x" H0 I  D4 m) f! c2 Whold on;  plot(I,MaxFval,'*');
    9 G! m/ T% }  m- F: w) O- z" Gtext(I+5,MaxFval,['FMAX=' num2str(MaxFval)]);/ u' g# H$ I- G  r  s
    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,:)));
    0 L' w, T" ?9 H/ D2 X) |disp(str1);# p1 Q, q. C/ q  `6 E1 {
    %figure(2);plot(t,p);%绘制变异值增大过程  Q4 @  W' t. P
    T2=clock;
    7 s' W2 I3 O, ?4 velapsed_time=T2-T1;* z' b& o3 ?' v! Z/ x% n) Q5 \) y
    if elapsed_time(6)<08 X' _8 `5 c- i/ W0 C  L2 J
        elapsed_time(6)=elapsed_time(6)+60; elapsed_time(5)=elapsed_time(5)-1;" K* F1 y+ u- F4 S* V
    end
    : M% r7 o" I* l& r! m7 B- Zif elapsed_time(5)<0
    ; x3 U) \1 }8 n# M( Y  O& h    elapsed_time(5)=elapsed_time(5)+60;elapsed_time(4)=elapsed_time(4)-1;
    ' p+ m) z& a- q7 R+ eend  %像这种程序当然不考虑运行上小时啦5 l' }% j, M- c
    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));
    5 n0 \' Q; m$ p+ q/ S3 T7 jdisp(str2);
    6 N6 `1 @5 x; `" i$ @) s* v7 p
    5 o" _- k' q, d$ A% i4 i1 T6 `( I6 h' ?$ L" F/ Z
    %初始化种群
    8 Z7 n' H0 G3 }& i' N%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. @: {' O: P# O2 [, s1 R- d/ L' o
    function [initpop]=InitPopGray(popsize,bits)
    ; ^0 y# |/ X3 r) U2 W* ]len=sum(bits);) L& \, ?) ~. ^; x" Y
    initpop=zeros(popsize,len);%The whole zero encoding individual
    % h+ U0 p4 j+ X& kfor i=2:popsize-1+ t0 c( l+ }5 N
        pop=round(rand(1,len));; u" E3 o  V" b* Y' B
        pop=mod(([0 pop]+[pop 0]),2);
    + h2 B. O' Y& K% k    %i=1时,b(1)=a(1);i>1时,b(i)=mod(a(i-1)+a(i),2)$ G- I1 a% o& _; k
        %其中原二进制串:a(1)a(2)...a(n),Gray串:b(1)b(2)...b(n)
    7 x7 m6 h  U* F; L1 t    initpop(i,:)=pop(1:end-1);: ?* p( V3 b+ u# _$ w% [. f; x  _
    end' O/ \. H4 _5 i2 k- Z. j* G
    initpop(popsize,:)=ones(1,len);%The whole one encoding individual+ C  L4 `! r/ Q( d: y
    %解码
    ( m* N/ m$ \$ \5 @8 R9 |
    " y" w6 C( E! l$ ^* J! D7 _function [fval] = b2f(bval,bounds,bits)( u' E5 R; M4 W# T: H0 Q
    % fval   - 表征各变量的十进制数
    1 }* U2 p& f1 k+ x. s) N: p% bval   - 表征各变量的二进制编码串
    & O2 p0 ]! p# r% bounds - 各变量的取值范围" x( ^( @3 ~0 Y
    % bits   - 各变量的二进制编码长度
    1 I& H) G; L# r- Oscale=(bounds(:,2)-bounds(:,1))'./(2.^bits-1); %The range of the variables6 }  v' n5 r. x8 d, V, G# P
    numV=size(bounds,1);
    , v' x& f8 u8 F( O2 f0 Q! mcs=[0 cumsum(bits)];
    : n$ l. \0 p& J2 Ffor i=1:numV
    + a; {2 v" t/ v; G- t- m; U  a=bval((cs(i)+1):cs(i+1));2 i* i6 X" M5 Z) G# F) r0 K
      fval(i)=sum(2.^(size(a,2)-1:-1:0).*a)*scale(i)+bounds(i,1);
    7 V% e# [& A6 p- _end
    # J2 K' n. C: T3 _- ?%选择操作
    2 E1 g8 W0 R) W% o* A%采用基于轮盘赌法的非线性排名选择6 X3 E; |: d! ?6 x+ t/ v
    %各个体成员按适应值从大到小分配选择概率:4 j% S4 V9 O6 }" p1 P, K" j
    %P(i)=(q/1-(1-q)^n)*(1-q)^i,  其中 P(0)>P(1)>...>P(n), sum(P(i))=1
    * w" F# \8 m/ Z5 p, {# N
    9 o( v8 M  b7 |2 b# Gfunction [selectpop]=NonlinearRankSelect(FUN,pop,bounds,bits)2 s/ P5 W% y% o0 J% i. [
    global m n
    ) m  Z6 t+ [7 |* _selectpop=zeros(m,n);
    - A) |( y; V5 B; x$ C% J6 bfit=zeros(m,1);) ?& U* Y% n. L0 o; [
    for i=1:m- @) ^% r9 Y9 r& J) Z/ i7 I
        fit(i)=feval(FUN(1,:),(b2f(pop(i,:),bounds,bits)));%以函数值为适应值做排名依据
      D0 V* x+ e! A- F2 Yend
    ; o3 B$ M" Y, Rselectprob=fit/sum(fit);%计算各个体相对适应度(0,1)/ {! c6 T' q5 `! m
    q=max(selectprob);%选择最优的概率& l+ W3 v& x, R/ q- k- j6 M0 F( l. O8 T
    x=zeros(m,2);* P& g* O6 F  u
    x(:,1)=[m:-1:1]';+ ~6 l0 J0 H! p2 N% k! Y
    [y x(:,2)]=sort(selectprob);
    $ g/ _+ l0 _7 \0 l/ @( v& Tr=q/(1-(1-q)^m);%标准分布基值4 A$ u" x8 q2 K) J' B* P% n. B
    newfit(x(:,2))=r*(1-q).^(x(:,1)-1);%生成选择概率2 ^% e! g" L- @+ Z. B) I
    newfit=cumsum(newfit);%计算各选择概率之和% ~1 S: v+ \( P9 `' Z. p9 z; Y
    rNums=sort(rand(m,1));
    % N, x) h; F/ r' T' c9 @fitIn=1;newIn=1;
    7 Q( q+ m7 |5 G3 Y% O0 _0 Vwhile newIn<=m& G& ~( K2 r7 y' i8 V6 T7 W1 c
        if rNums(newIn)<newfit(fitIn)$ g1 W6 g1 x; U
            selectpop(newIn,:)=pop(fitIn,:);& _) F' X( `5 F& }& B# \
            newIn=newIn+1;
    2 i3 P8 ^+ Z7 b& U+ n    else, Z7 S9 K7 o: z3 e- G% S
            fitIn=fitIn+1;
    ! ~" E2 O% t0 M    end
    ; f3 Q2 @) a$ W4 u, [end
    0 F1 m2 E7 @3 d0 ^%交叉操作- ]1 N7 j) B, U1 @6 D$ v
    function [NewPop]=CrossOver(OldPop,pCross,opts). }3 r& n1 w2 ~4 G
    %OldPop为父代种群,pcross为交叉概率% d. D0 ?" s  J) O6 ~( D  d' {& _
    global m n NewPop 5 f' e7 u- E) H! R
    r=rand(1,m);
    : n, B) Y9 s4 V( w" N4 k6 B- X, \y1=find(r<pCross);
    ; i& e: g  A7 h7 U( G$ Ly2=find(r>=pCross);
    % t. V) {) H+ l5 Blen=length(y1);
    4 r7 _2 ?; k) M6 p; ]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& O& J- ?( y. Q9 W& k9 q4 B8 ]- @
        y2(length(y2)+1)=y1(len);
    6 V- Z- h. ^4 y3 t3 K: f+ E1 B5 M    y1(len)=[];1 Q7 X8 |, _+ s1 v
    end. e. D7 Z/ _7 S7 k4 L( G
    if length(y1)>=2
    2 h9 F2 E% D9 U2 G   for i=0:2:length(y1)-2# }/ d! ?7 L* R
           if opts==03 P0 |4 ]4 D" B$ _3 `6 J4 \8 f0 ?
               [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=EqualCrossOver(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:));
    ! `" X8 K4 \. D       else
    ( v' }+ Q" Y8 y5 p( r: T           [NewPop(y1(i+1),:),NewPop(y1(i+2),:)]=MultiPointCross(OldPop(y1(i+1),:),OldPop(y1(i+2),:));
    % x7 B3 ?$ U  \       end
    0 z* n5 t! n$ E/ k  E( ^* ]7 D, W9 y   end     5 z$ h# S. ?$ T0 I. T' Z. q
    end
    ' @- e3 N8 O9 c! Y3 P9 nNewPop(y2,:)=OldPop(y2,:);- c- k/ C- v$ y" Z7 l8 }% W

    3 n9 I. \6 d' h2 y! E( `' B* R%采用均匀交叉 . e' i, J# u+ L6 m6 p' Y
    function [children1,children2]=EqualCrossOver(parent1,parent2)7 s& ~: V6 Q2 s+ t7 n6 O0 v  s  @

    ( _. W$ [# L9 C& ?. \  sglobal n children1 children2 5 D) s( x- V* Y* K7 \( b
    hidecode=round(rand(1,n));%随机生成掩码# J6 W# M  u, V3 [1 F3 O3 K
    crossposition=find(hidecode==1);
    # p0 o$ c+ a( Q+ Pholdposition=find(hidecode==0);
    8 u& @1 o! V7 }* ^9 uchildren1(crossposition)=parent1(crossposition);%掩码为1,父1为子1提供基因% `4 O& k' D* X4 m( z' ~# a
    children1(holdposition)=parent2(holdposition);%掩码为0,父2为子1提供基因0 G: n7 }: z% Y9 a5 s
    children2(crossposition)=parent2(crossposition);%掩码为1,父2为子2提供基因
    7 ^; O& }' V; Y$ m) `5 x# ochildren2(holdposition)=parent1(holdposition);%掩码为0,父1为子2提供基因$ E1 p, w, w6 R0 y$ z
    $ g; g, {( o; v0 [, R$ Q. ^
    %采用多点交叉,交叉点数由变量数决定  i# I, J0 B2 M% P( t
    8 q/ ?: p- H) d
    function [Children1,Children2]=MultiPointCross(Parent1,Parent2)
    1 U1 a: u$ d1 l2 P9 k- J. B
    / d9 Y" K! s' h& Y! P8 [- ^1 Rglobal n Children1 Children2 VarNum  R' j7 Y" j1 i+ g
    Children1=Parent1;9 b) P4 s7 S6 I4 B" _
    Children2=Parent2;
    5 U, J; Q) d& h2 R  f, K1 ]- bPoints=sort(unidrnd(n,1,2*VarNum));
    + ~2 [5 h( C5 g% l9 q! o* qfor i=1:VarNum
    ; u  Z& C( a/ E! ~8 ], P$ ~0 ]    Children1(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent2(Points(2*i-1):Points(2*i));( X/ o3 N3 y2 l0 ^9 d' _# o* S
        Children2(Points(2*i-1):Points(2*i))=Parent1(Points(2*i-1):Points(2*i));  a) o* L6 w' t0 V2 t
    end# N4 d. k: x/ ?

    - `8 q& Q* @3 |% d9 @: |* {%变异操作  q3 H' N( Y" L# Y# H6 ~$ O  J, ?2 c
    function [NewPop]=Mutation(OldPop,pMutation,VarNum)+ L1 G; E% E' c4 J/ ], |6 B
    / @- _; j( g1 {* P$ t$ ?6 p7 ]
    global m n NewPop3 ~7 a+ I2 |; h+ z6 H* X/ |& a
    r=rand(1,m);
    : P9 ^8 B9 z/ F8 N3 N1 qposition=find(r<=pMutation);
    # S( z. Q0 R" K4 ^( flen=length(position);
    ' E0 V  ~0 }2 A. i6 B- l) s  Aif len>=1
    6 l( I! v2 l6 B2 q   for i=1:len$ r! t9 R& L+ T2 l& x
           k=unidrnd(n,1,VarNum); %设置变异点数,一般设置1点8 B) i7 M) J: a& P: j5 O0 l
           for j=1:length(k)
    2 m1 p7 N, c% [& t1 U           if OldPop(position(i),k(j))==1
    . \' U7 s( O1 K' o              OldPop(position(i),k(j))=0;
    $ B  W( T1 v( `3 v, Z$ ^           else9 k, k7 b, q1 S; l
                  OldPop(position(i),k(j))=1;  K& O9 f" h# i' w
               end
    . d  J1 d+ ~  t/ O; m) @       end
    ; t$ [7 r9 x5 I7 q* t5 |& ^   end
    # U0 ^  b5 g4 j# I: Rend# {$ O1 j' c0 z6 E, V
    NewPop=OldPop;/ g7 e2 p6 U9 Q9 S8 F# A
    2 \& U5 f/ _# M$ D; @* v
    %倒位操作9 q$ _6 g1 B3 N
    " g+ R! m9 `; g; c7 s' O
    function [NewPop]=Inversion(OldPop,pInversion)2 k7 C6 m, C, m9 o7 A. Q

    , f" m7 g, T2 bglobal m n NewPop( V/ V1 p9 L1 t; a# x
    NewPop=OldPop;
    * r( [8 z8 \0 w0 Y6 {- R% f1 Cr=rand(1,m);
    % g* G% N+ V' aPopIn=find(r<=pInversion);
    6 L0 m  ]1 W9 R2 l- `$ Z  ?- ^len=length(PopIn);' z0 V) P9 g2 g
    if len>=1
    " W; u5 I: J; e7 S9 [/ P/ `    for i=1:len
    4 R% V) l/ o) J3 ^/ j) B, T0 c        d=sort(unidrnd(n,1,2));
    2 h/ S3 e3 Q1 R' o/ ~        if d(1)~=1&d(2)~=n. R: K8 e# u- H& C$ V) o: l+ [2 [
               NewPop(PopIn(i),1:d(1)-1)=OldPop(PopIn(i),1:d(1)-1);
    4 t# A* f* U; {           NewPop(PopIn(i),d(1):d(2))=OldPop(PopIn(i),d(2):-1:d(1));
    / k* p# O9 r8 t( h           NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n);
    & [  r1 x3 w! [* I# _6 W       end; E, z0 |! ~, Z3 t- B9 i6 P
       end
    # I6 B/ O: s- y% ~( n" |1 k2 Xend
    - [9 U. w9 [  p* r! Z7 e' ], q5 Y* e5 o6 j
    七 径向基神经网络训练程序
    % N# n4 P; }) V4 {5 M/ j$ F$ u0 s
    * ]; i. B7 ?# _  L1 Qclear all;
    5 M7 Q0 ~" w* T6 Y+ p1 hclc;  ^& R& ^# c* x  q1 Y( a% t
    %newrb 建立一个径向基函数神经网络' q! Y3 I& s3 g3 O% {3 K7 f3 w
    p=0:0.1:1; %输入矢量
    1 n, V$ w/ v) ^, j; {8 U: Qt=[0 -1 0 1 1 0 -1 0 0 1 1 ];%目标矢量
    0 b- ^9 p  M' W2 Y* d2 {; R5 {goal=0.01; %误差; b  U4 L0 d, n" y" ]1 ?
    sp=1; %扩展常数1 B; |6 L: w" W! ^: L
    mn=100;%神经元的最多个数
    6 N/ m- ?* Z' Udf=1; %训练过程的显示频率8 O$ Y% [! U! C) S  m- ^  D
    [net,tr]=newrb(p,t,goal,sp,mn,df); %创建一个径向基函数网络
    : T! R) J+ G# O% [net,tr]=train(net,p); %调用traingdm算法训练网络
    . ?& ], ^8 G& r' [: c" T%对网络进行仿真,并绘制样本数据和网络输出图形. z" k4 f1 M; l( }# m3 [' w+ Y
    A=sim(net,p);
    0 P+ N' G( W9 Y* @# ?- ME=t-A;$ u" d, x( U$ F2 k' F: U2 ^
    sse=sse(E);+ O. D+ L' u% U. ~' v! M
    figure;
    2 W8 p  u) J3 A4 J7 [$ dplot(p,t,'r-+',p,A,'b-*');+ s7 s- Z4 @6 H! C# x
    legend('输入数据曲线','训练输出曲线');" @: Y" p/ ]1 c9 k. M* e- x
    echo off
    / D) N/ ^5 W5 N1 a, [( C. _2 N+ n* t0 V7 O
    说明:newrb函数本来 在创建新的网络的时候就进行了训练!
    & ]4 y3 H0 g" g! M/ F/ r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,
    ' {1 w! y. {. R3 q/ t/ x. I0 P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!5 h% k' n) ~9 ?7 u. Q- g4 U
    ! Y0 B4 [1 ]" d0 C3 v" Q$ x  X

    ) J. m, u% q7 J+ P1 t" d训练结果显示:
    . d9 s8 U# T+ ONEWRB, neurons = 0, SSE = 5.0973
    6 ]# A1 K2 A  G4 JNEWRB, neurons = 2, SSE = 4.87139" N3 m2 f) ]' ]9 i% j9 |# i
    NEWRB, neurons = 3, SSE = 3.61176
    ' p( U$ T+ C+ C( k- _' QNEWRB, neurons = 4, SSE = 3.4875* V: k) @5 @# s
    NEWRB, neurons = 5, SSE = 0.534217+ B8 n( v! g: ^# N. f) O* K  S
    NEWRB, neurons = 6, SSE = 0.51785
    : ~. A- K6 D) nNEWRB, neurons = 7, SSE = 0.434259
    2 q: S: l* ?* `0 fNEWRB, neurons = 8, SSE = 0.3415181 n% j! c- ~2 X5 y6 E" ]" ?2 J
    NEWRB, neurons = 9, SSE = 0.3415191 P2 b& _( J- \1 O! P
    NEWRB, neurons = 10, SSE = 0.002578327 v& \! h0 S: S
    2 @/ I& Q* P- b8 |6 ]
    八 删除当前路径下所有的带后缀.asv的文件
      c9 A8 S5 B, V6 A, X' \) A说明:该程序具有很好的移植性,用户可以根据自己地) ]9 u/ {3 P+ `
    要求修改程序,删除不同后缀类型的文件! ' M- d: h% n; {
    function delete_asv(bpath) & B) q5 ?/ A, F! `
    %If bpath is not specified,it lists all the asv files in the current: a. x! l8 N4 Q2 {
    %directory and will delete all the file with asv 0 L4 [4 U, i6 V# p/ n/ A
    % Example:
    % z  D# m6 p8 B. L%    delete_asv('*.asv') will delete the file with name *.asv;0 M! }7 H9 t$ a$ ~) T! J. _
    %    delete_asv will delete all the file with .asv.
    3 E4 G1 j0 x+ G# I& X  {, u/ r4 G& E" _$ s7 D7 D4 d
    if nargin < 1
    ' I9 [) Y) v# Q% Q%list all the asv file in the current directory) \2 p8 o8 b9 {' m* g9 B
        files=dir('*.asv');/ g3 w+ q3 n! _6 x2 J6 T
    else
    : e( b6 v; `2 q  L0 {/ \% find the exact file in the path of bpath# i' @' T. x7 C) o: F; s
        [pathstr,name] = fileparts(bpath);! v: R) ~! e4 E5 [8 Y
        if exist(bpath,'dir')
    9 E! {. N: k6 V, Y: t  M# |9 w. o) M1 A        name = [name '\*'];0 O1 t5 o  i) N
        end
    % H3 @3 T! E- I5 x    ext = '.asv';0 E, P& i* u4 G# L! y" z2 F0 b
        files=dir(fullfile(pathstr,[name ext]));2 w: ]9 ^0 ~# x& w5 _# K
    end4 I# [" n7 O6 d$ ~+ z; d4 g

    6 D" G" e5 g5 a5 p# _) Y  tif ~isempty(files)
    # L# X7 F) t3 }3 W6 l    for i=1:size(files,1)! d* ~& E4 c0 g4 S# I
            title=files(i).name;# ]" ~* ?/ d6 a
            delete(title);' z$ Q4 j) w* C
        end
    0 @" Z" D1 ?  X- F+ yend
    . H/ c6 \$ M; x% q
    " {$ X  T3 Z3 [) E4 y4 ^
    0 X" N( G+ U; V# e' B" u) @同样也可以在Matlab的窗口设置中取消保存.asv文件!
    ' t$ ^' ~7 I! P! @" s; o5 U
    zan
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    [LV.4]偶尔看看III

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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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