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)
%--------------------------------------------------------------------------
: w2 @8 b5 J( x%  GACFA.m
, g# `* j# h' O9 @2 g" i%  Genetic Algorithm for Capacity and Flow Assignment
%  链路容量和流量优化分配的遗传算法
( ]& U$ @# T8 Y( z9 k%--------------------------------------------------------------------------
%  函数功能
%  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
; `: ^) J: c/ r& ^3 u; o%--------------------------------------------------------------------------
6 e, z$ B. m5 M: i1 T# y5 _6 \' K& s%  参考文献
%  叶大振,吴新余.基于遗传算法的计算机通信网优化设计[J].
& i' P5 d# Y) J%  南京邮电学院学报.1996,16(2):9-15
%--------------------------------------------------------------------------
%  输入参数列表
5 U0 g; k$ g1 W%  M     遗传进化迭代次数
  Q0 \$ `- D! w' \" _3 b0 w%  N     种群规模(取偶数)
%  Pm    变异概率
%--------------------------------------------------------------------------
$ m* P8 R5 L, n! {%  输出参数列表
$ @) V# v; H: y% D8 ]%  Zp    目标函数最优值
%  Xp    路由选择决策变量最优值
* i# d9 G4 L; F* i%  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
0 v. D. m6 l3 h" g- f%  LC2   收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录
4 x) b9 A3 p- t7 a; h%--------------------------------------------------------------------------
& N* m8 f) @4 s; O3 V: L
%第一步：载入数据和输出变量初始化
load DATA_CFA;
Xp=zeros(14,1);
3 q5 _% X+ |5 e" ^1 `( A/ q& xYp=zeros(8,3);
LC1=zeros(1,M);
7 R' q+ c# v0 c# w& ]% I7 @! Y+ LLC2=LC1;

: Q! A% `, X1 p( U* j%第二步：随机产生初始种群
farm_X=zeros(14,N);
! _; x! ^0 C  |9 N1 J. E3 Ufarm_Y=zeros(8,3*N);
for i=1:N
    for j=1:2:13
        RAND=rand;
( o, u2 f, v- ~+ d9 x        if RAND>0.5
( M2 ^' V  T% m$ c1 Z1 _  B            farm_X(j,i)=1;
8 z$ d9 r1 x3 h% E  |. ?        else
            farm_X(j+1,i)=1;
. ^# g/ {2 o7 G* j, l; p# {        end
    end
+ H: ~; s2 s  g. u# D# Bend
+ p+ d1 G$ G+ g, S2 C1 @# Qfor i=1:N
5 E9 R& B' W  ?, I" o% u( d- r    for j=1:8
/ l# E5 |* w9 @3 u! x        RAND=rand;
        if RAND<1/3
' L+ `3 |( ?7 c  m            farm_Y(j,3*i-2)=1;
        elseif RAND>2/3
            farm_Y(j,3*i)=1;
        else
            farm_Y(j,3*i-1)=1;
        end
    end
end
: U7 g+ W7 ~; I7 i, _6 \! |
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
   
8 N9 I0 q# p$ m    %第三步：交叉
! p" ~- k) \* d6 D5 Q1 O    newfarm_X=zeros(14,N);
    newfarm_Y=zeros(8,3*N);
, ?( q# l' n; ]' M& [    Ser=randperm(N);
: G3 k+ W: q6 \0 {    %对X做交叉
    for i=1:2N-1)
; O: `" G, ^2 ~2 j; w        A_X=farm_X(:,Ser(i));
        B_X=farm_X(:,Ser(i+1));
        cp=2*unidrnd(6);
        a_X=[A_X(1:cp);B_X((cp+1):end)];
: T6 o5 i% m/ {( |; R/ _7 h+ f        b_X=[B_X(1:cp);A_X((cp+1):end)];
/ D3 Y- t: W2 f* V1 ~$ h        newfarm_X(:,i)=a_X;
        newfarm_X(:,i+1)=b_X;
    end
    %对Y做交叉
: d9 n$ Q" \. ]    for i=1:2N-1)
5 l6 q4 }8 Z' j- _0 G2 D/ M) v' C; X        A_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i)-2)3*Ser(i)));
        B_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i+1)-2)3*Ser(i+1)));
3 ^4 T+ T2 U% H  `& @7 K        cp=unidrnd(7);
        a_Y=[A_Y(1:cp);B_Y((cp+1):end)];
        b_Y=[B_Y(1:cp);A_Y((cp+1):end)];
' ~, ?6 N9 H' s: n        newfarm_Y(:,(3*i-2)3*i))=a_Y;
3 k7 ~- s4 p* A  y        newfarm_Y(:,(3*i+1)3*i+3))=b_Y;
    end
    %新旧种群合并
7 P) p! R0 ~8 ^4 z: @7 Z; H    FARM_X=[farm_X,newfarm_X];
1 O) D: O1 J6 j: }& o' `    FARM_Y=[farm_Y,newfarm_Y];
   
% q6 Y$ Q$ N; Z  [    %第四步：选择复制
    Ser=randperm(2*N);
" S. c' j" C% T# |8 y! s    FITNESS=zeros(1,2*N);
( x0 P* q7 d; M0 z    fitness=zeros(1,N);
/ l% B& L, i) n3 W    for i=12*N)
        X=FARM_X(:,i);
        Y=FARM_Y(:,(3*i-2)3*i));
+ ^6 v& \/ w5 C* i+ q        FITNESS(i)=COST(X,Y,x1_x14,F_x1_x14,A,Q,C,S,b);
: Q+ Z  w* i5 c/ Q4 N8 u    end
) `7 q4 J% ^; Z# Z' w    for i=1:N
        f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
7 S( F$ g8 k5 L+ F  R4 [        f2=FITNESS(Ser(2*i));
" o1 ?# O# N9 H9 N        if f1<f2
            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i-1));
& L, `. a; \+ |            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i-1)-2)3*Ser(2*i-1)));
            fitness(i)=f1;
        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)));
            fitness(i)=f2;
        end
/ K# i: C  _' k, P+ ^4 P! B    end
& G& C% Z) a4 Y$ \: B" S& v    %记录最佳个体和收敛曲线
    minfitness=min(fitness);
4 a. J5 v2 ?0 |3 \, S5 Q    meanfitness=mean(fitness);
* X. D) P1 V+ O7 @7 e    LC1(counter+1)=minfitness;
) {" c8 y- L7 O    LC2(counter+1)=meanfitness;
    pos=find(fitness==minfitness);
    Xp=farm_X(:,pos(1));
$ b+ r0 [  w. [; ]3 K    Yp=farm_Y(:,(3*pos(1)-2)3*pos(1)));
5 `7 I* ]7 v* Q3 Y    Zp=minfitness;
) z& {/ n8 {7 s- _   
    %第五步：变异
    for i=1:N
# `' u+ B( Y/ J( O. g9 {        if Pm>rand
- ~# b# \$ X8 ]/ }% H7 U            GT_X=farm_X(:,i);
3 B3 V  r. V  b$ e. J            GT_Y=farm_Y(:,(3*i-2)3*i));
            pos1=2*unidrnd(7);
            if GT_X(pos1)==1
                GT_X(pos1-1)=1;
                GT_X(pos1)=0;
+ q. E! H. s* o# a1 _9 ?4 o# c                farm_X(:,i)=GT_X;
            elseif GT_X(pos1)==0
& P; J- S5 `! J* Y% k) z! F5 p                GT_X(pos1-1)=0;
0 X2 w5 D3 k* N8 ?  S                GT_X(pos1)=1;
                farm_X(:,i)=GT_X;
            else
            end
            pos2=unidrnd(8);
            GT_Y(pos2)=zeros(1,3);
$ t3 h2 L4 W- U6 W            GT_Y(pos2,unidrnd(3))=1;
3 ^3 ]9 L$ L- q        end
0 g9 S  _/ l$ B) B    end
. O7 w3 B( M, X9 a   
    counter=counter+1
/ J. e5 T$ ?$ T0 gend
/ U6 ~/ i6 B* k2 [$ PXp=Xp';
2 _$ ]7 D$ B8 J2 I0 W& oYp=Yp';
) J6 M9 M& u( _. X, ~%plot(LC1)
%hold on
5 f2 Z' V* n* ?plot(LC2)
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。