; f8 E8 N' b! S o + R7 u- O7 ]; X- @6 o% e' m( I/ e+ V$ B1 G! T: E9 `$ b; h: A1 x
3 x2 S( m, B) b我方有一个基地,经度和纬度为(70,40)。假设我方飞机的速度为 1000 公里/小时。 我方派一架飞机从基地出发,侦察完敌方所有目标,再返回原来的基地。在敌方每一目 标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(假设我方飞机巡航时间可以充分长)。 $ y, a# ~$ e F, J) b$ N& N, M7 ^% I
9 K; E* r; L. c# g0 ?! U! E! X. M: z
2)我方有三个基地,经度、纬度分别为(70,40),(72,45),(68,48)。假设我方 所有无人侦察机的速度都为 1000 公里/小时。三个基地各派出一架飞机侦察敌方目标, 怎样划分任务,才能使时间最短,且任务比较均衡。6 E1 x, ]- J! d0 u2 Q1 V' n4 ~, {, Y
" A1 i( Q& _5 a- X6 J2 模型及算法- i, n! g+ @% @5 t
与标准的遗传算法相比,我们做了如下的两点改进。 7 C1 l2 s/ C0 y" D/ [5 A# a2 Q" a% }' z# M! W% r
(1)交叉操作5 G |1 P# r3 X1 [ a
4 |( Z) ]# `: Z6 k; j/ R
4 Y. w2 H" I4 S0 r# M! }% q4 w6 F# l
% F( _2 l2 j! B+ d6 x+ J9 z
7 f" E: y: \# f9 t X
) K6 d, w3 M0 y8 T/ `
很明显这种单点交叉对原来的解改动很小,这可以削弱避免遗传算法在组合优化应用中 产生的寻优抖振问题,可以提高算法收敛精度。 : {1 H/ L' R+ j. e1 b . I. B( R7 a) t: k(2)变异操作 6 D" W2 ?. b1 P! n1 i变异也是实现群体多样性的一种手段,是跳出局部最优,全局寻优的重要保证。在 本文具体变异算子设计如下,首先根据给定的变异率(本文选为 0.02),随机地取两个在 2 到 101 之间的整数,对这两个数对应位置的基因进行变异,具体变异以当前的基因值 为初值利用混沌序列 x(n +1) = 4x(n)(1− x(n)) 进行适当次数的迭代,得到变异后新的基因 值,从而得到新的染色体。 9 s+ F, U$ l4 F0 \% `0 `4 N: b' B# ^; m0 T
3 仿真结果对比及算法性能分析; h# X7 z9 x) A9 {* J
计算的 MATLAB 程序如下: / I9 M- ~: u9 ?# _& T' L( o. L - l7 @. A8 ]5 y' J7 ktic ( W" D) {9 R% ]7 C: b# p# nclc,clear7 Y# S/ M" n0 N6 n) C
load sj.txt %加载敌方 100 个目标的数据 5 J$ W* S* {3 S: Ox=sj(:,1:2:8);x=x(; ! E2 ~. _& E+ r; m- S& E. sy=sj(:,2:2:8);y=y(; & _0 L* T1 Z, w, asj=[x y]; # k, j: ?* f- X0 Md1=[70,40]; * G$ w# B* a& T8 [sj=[d1;sj;d1];( d3 ~- T/ ?! \* a9 e7 D% o: u
%距离矩阵 d & g4 C1 e0 B- N( `' D! Psj=sj*pi/180; * @+ L) h& }( q+ Z: _d=zeros(102); 3 [2 E5 |1 Q9 K+ r) x( @) ^for i=1:1014 n4 `, w. F& T2 h( Z/ h- z
for j=i+1:102 ' ^! I# K H H temp=cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2)); : w) v* L3 ~1 @ d(i,j)=6370*acos(temp);6 a7 n/ y( x2 j. }' p2 y! e
end + |1 K( V. s+ Pend) F9 b) u) Y7 P3 j `; n; A- z
d=d+d';L=102;w=50;dai=100; % T: ]% C3 Z# \% ~" b% ~. ^! d%通过改良圈算法选取优良父代 A " K, c5 ]2 k, W1 tfor k=1:w5 Z& M; n% c8 i* R) N- V$ e
c=randperm(100);! K: U& U" Q# G2 W0 [; l1 d1 X* l
c1=[1,c+1,102]; 7 }$ E3 ]$ ^( c' U3 N7 | flag=1; - |# P- Q/ O; Y/ Q6 W while flag>0) V, i5 [& A9 ]# N; @; [) O
flag=0; [' i1 J' m7 F' X4 Y6 \* W% P
for m=1-3 + h7 u: n" u- } for n=m+2-1 % E# d% h' R' I+ V4 I8 o if d(c1(m),c1(n))+d(c1(m+1),c1(n+1))<d(c1(m),c1(m+1))+d(c1(n),c1(n+1))' ] W8 @1 l. G
flag=1; ' N$ B# d- B$ l( D7 X* r/ H c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1); 5 \* w, d: X' H( f* |5 [: B- g2 ^ end 7 V) J5 X4 F$ d0 s' J1 Z; K Y) M end 2 f, x* W5 d( J. `; V end* Z% P, b5 Q0 n. _/ m
end # C! o( O! K4 c5 H0 h% G J(k,c1)=1:102;5 q0 O( U6 z) H! R
end 0 f& X& r! ~3 k. w% [J=J/102; + r# z7 v3 g! ^+ \5 o3 }J(:,1)=0;J(:,102)=1; # m5 M: V$ J0 { lrand('state',sum(clock)); 1 [* b: q) D, G/ c%遗传算法实现过程 0 T) P' X( g" _0 O, f. z/ LA=J; , D9 R0 p" j! rfor k=1:dai %产生 0~1 间随机数列进行编码 8 M) m6 L, B& e( J l+ m6 t B=A; ! S% o2 {1 b# M& l2 u2 E %交配产生子代 B3 A# b$ [# S2 b8 S6 g
for i=1:2:w. P* ] p! Y* c |
ch0=rand;ch(1)=4*ch0*(1-ch0); . W2 T% Z% `: G0 z* ~5 ^. h for j=2:50. K( L y9 x# O; }- q7 \
ch(j)=4*ch(j-1)*(1-ch(j-1)); ' z& ^0 b/ w% I. _# U end 9 K( q$ J8 [0 R5 O5 Y ch=2+floor(100*ch);& _/ b: D' g2 T3 i- {" k `: c! I
temp=B(i,ch); 9 \8 Q" g% W* { I+ b4 N B(i,ch)=B(i+1,ch); $ |% k2 C8 i7 x% w7 v/ e. M B(i+1,ch)=temp;% T0 ~) u6 L3 t. a' Y3 M5 C) s
end , W' p6 F+ {7 c: n%变异产生子代 C ' f5 t8 d- n: P: \4 ] by=find(rand(1,w)<0.1);1 p* a( e; x0 u( e9 I1 M1 ]
if length(by)==06 {1 ?& O* i1 ]+ n5 ~
by=floor(w*rand(1))+1; ; O7 {( _! ~6 @ end* ], R' f- [$ B- T, i+ K
C=A(by,; 0 W# L( ~$ u. ~# F: @9 j L3=length(by);; ~) i" ~- H% B7 Y& d( W$ `
for j=136 a8 _8 I, h2 R I5 R/ Y
bw=2+floor(100*rand(1,3));0 M1 {* Z& p; H) @: Y; }0 X
bw=sort(bw); ( ~" k& e0 Q C! I% S C(j,=C(j,[1:bw(1)-1,bw(2)+1:bw(3),bw(1):bw(2),bw(3)+1:102]); ) A9 b1 ]& h7 ~6 J- aend 5 _, j( v) V$ {, Y G=[A;B;C]; : h* N- g- T; B+ y2 ` TL=size(G,1);( x! h% L' ?+ j- c! |# m
%在父代和子代中选择优良品种作为新的父代 ; A: t; D E7 p3 ^. ]7 D+ G& ]( l; [ [dd,IX]=sort(G,2);temp(1:TL)=0; % r: |; I! f' U/ F% D4 u for j=1:TL% C) M$ K+ r) B8 y+ y
for i=1:101 ) w8 G+ \7 ?! g2 z, ? temp(j)=temp(j)+d(IX(j,i),IX(j,i+1)); + P% l$ W0 e' o* j0 ]( U5 N end# u7 P' ^' T* p& \2 ^
end9 v: u% Q8 G! R2 B4 F
[DZ,IZ]=sort(temp);/ J I; P' @* c+ {- A4 u
A=G(IZ(1:w),; 3 U( G4 V4 h+ x$ e) i o* o9 bend" h9 {! x* h4 A' e
path=IX(IZ(1),) i3 i0 |2 S+ m7 y9 H- ~+ T
long=DZ(1) ; {% f3 C: G! k1 o) V1 I/ i2 ?toc . f* h% b$ l/ Y) v) k
" S* I& M0 e7 c8 i# j# z, d
8 ^" ?5 ?5 ?) ^' A
在仿真试验中,我们对文中航路规划问题分别利用断点交叉和换位变异结合的遗传 算法,多点交叉和移位变异结合的遗传算法[10]和文中提出的改进算法进行求解比较。 表 1 是各种算法种群规模( M = 50)和迭代次数(G = 100 )都相同时连续 20 次求 解的平均值(公里),算法平均运算时间(秒)。% Y: \6 f( ]& H5 ~& R" h
4 R% g3 S, \* h) q
. p+ {8 {. J* b6 v9 t
5 p Z" U' U( s( q. v x4 n/ o# d' r9 x! h6 u+ g0 _' \, i
本文从算法结构到具体的遗传操作都进行了改进,其中变异操作从交叉操作中分离 出来,使得遗传算法也可以通过并行计算实现,提高算法实现效率。其次改进后的算法, 分别采用变化强度不同的交叉操作和变异操作,其中交叉操作采用强度最弱的单点交 叉,保证了算法收敛精度,削弱和避免算法因交叉强度大而产生的寻优抖振问题。当然 单一的单点交叉很容易使算法早熟,文中采用较大强度的多个基因变异正好解决早熟问 题。从仿真结果可以看到改进后的算法效果较为明显。 . ~5 W0 E% w4 o1 b J, n0 o. J1 ^" c6 E
1 L4 F0 T' ]9 o+ h5 d 6 l$ Q" J1 m5 [0 q; P( Q" P———————————————— Q" A; Q2 X+ L9 f: H版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。+ I0 S5 C4 Q' b9 R4 j( f
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