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
%  Genetic Algorithm for Capacity and Flow Assignment
%  链路容量和流量优化分配的遗传算法
%--------------------------------------------------------------------------
%  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
%--------------------------------------------------------------------------
%  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].
* n+ V- @2 [2 a%  南京邮电学院学报.1996,16(2):9-15
%--------------------------------------------------------------------------
%  输入参数列表
%  M     遗传进化迭代次数
0 \6 D' P3 s. |* A6 L& o7 P5 y%  N     种群规模(取偶数)
; K; _+ M: Q4 F% U/ d6 i5 R# E%  Pm    变异概率
8 F5 x) V: `) w4 i/ x6 R5 j%--------------------------------------------------------------------------
%  输出参数列表
%  Zp    目标函数最优值
  T2 q' A! D, j% r/ ?%  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
%--------------------------------------------------------------------------
1 X5 }8 l# |1 ~$ R$ Z6 s
%第一步：载入数据和输出变量初始化
load DATA_CFA;
Xp=zeros(14,1);
Yp=zeros(8,3);
LC1=zeros(1,M);
* z( |9 D, Q' S- r, X8 vLC2=LC1;

%第二步：随机产生初始种群
farm_X=zeros(14,N);
farm_Y=zeros(8,3*N);
for i=1:N
    for j=1:2:13
. ^  a8 {1 ]" d! `6 S        RAND=rand;
        if RAND>0.5
            farm_X(j,i)=1;
        else
9 ?1 g$ Q' k- t5 W' w% i            farm_X(j+1,i)=1;
, N; l. i: N; E        end
    end
( n5 m% U  d. x& F3 e, aend
- `" r3 r/ ]: S+ C, P, Dfor i=1:N
  U' ?9 e6 W5 h9 m8 e% _2 @2 c2 Z0 o    for j=1:8
        RAND=rand;
        if RAND<1/3
            farm_Y(j,3*i-2)=1;
        elseif RAND>2/3
            farm_Y(j,3*i)=1;
        else
0 D6 X& i& D$ V            farm_Y(j,3*i-1)=1;
- h! s$ E, `4 t% a0 Z% g) ?        end
    end
end

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
   
    %第三步：交叉
    newfarm_X=zeros(14,N);
    newfarm_Y=zeros(8,3*N);
    Ser=randperm(N);
, w9 L8 i& p+ y0 {    %对X做交叉
5 X. p6 V. r6 q+ H/ }0 D    for i=1:2N-1)
5 X; \% P" x0 H; N8 s        A_X=farm_X(:,Ser(i));
        B_X=farm_X(:,Ser(i+1));
  p+ N  l, o; p+ p  X( h& e' ]% @        cp=2*unidrnd(6);
        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;
  b! L0 `6 {! y) i; t, P        newfarm_X(:,i+1)=b_X;
4 I; H0 t6 P# f& B    end
, g7 I2 B  Z$ \    %对Y做交叉
    for i=1:2N-1)
! O7 B% `) ?# O4 n/ u* k        A_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i)-2)3*Ser(i)));
2 j5 i2 ^4 {* `) k% T7 M# c        B_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i+1)-2)3*Ser(i+1)));
# r& w" p/ v4 m3 {3 b+ D! F9 a        cp=unidrnd(7);
        a_Y=[A_Y(1:cp);B_Y((cp+1):end)];
$ f/ d5 P6 y' a' [: E        b_Y=[B_Y(1:cp);A_Y((cp+1):end)];
5 q9 ^) ?5 d" T$ C& l6 A        newfarm_Y(:,(3*i-2)3*i))=a_Y;
. {% W9 [& ^# L2 _        newfarm_Y(:,(3*i+1)3*i+3))=b_Y;
    end
" x: w/ U0 c( u. q+ e' u& c5 I    %新旧种群合并
% D) L$ ~7 t+ M- l( O$ u7 ~    FARM_X=[farm_X,newfarm_X];
0 k/ G" _2 }) u# A    FARM_Y=[farm_Y,newfarm_Y];
   
    %第四步：选择复制
+ a; t3 j  G( F9 |7 z    Ser=randperm(2*N);
    FITNESS=zeros(1,2*N);
- z+ g# ?3 T$ o2 c, Z3 @    fitness=zeros(1,N);
: F6 L+ r+ W+ h' }/ d    for i=12*N)
        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
( N2 Y2 t. W! N        f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
        f2=FITNESS(Ser(2*i));
        if f1<f2
            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i-1));
+ [/ V$ J8 ?5 ?4 m& [# Z8 s$ w            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i-1)-2)3*Ser(2*i-1)));
            fitness(i)=f1;
+ b+ q7 @# [$ s2 `9 |1 Q        else
            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i));
9 m; J0 U$ h( g' f7 H0 v: ]" e            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i)-2)3*Ser(2*i)));
            fitness(i)=f2;
. U) _7 A- C" Q+ S$ W        end
    end
, f) u6 i( ?1 O- y3 B    %记录最佳个体和收敛曲线
/ t# F' p- f3 y( d/ l8 _1 D# I    minfitness=min(fitness);
    meanfitness=mean(fitness);
    LC1(counter+1)=minfitness;
    LC2(counter+1)=meanfitness;
6 V8 \) X6 j7 W+ Q& C, }' A. M& Q    pos=find(fitness==minfitness);
    Xp=farm_X(:,pos(1));
! w# J* O) M- k# z; E    Yp=farm_Y(:,(3*pos(1)-2)3*pos(1)));
    Zp=minfitness;
   
- V7 I" t" W9 c$ q9 ?* M2 Z    %第五步：变异
5 N0 w/ s, ]' G: _& F/ b    for i=1:N
: a7 F3 O  n# m: k! P+ K        if Pm>rand
+ A) g9 ~1 t1 @7 Z- R            GT_X=farm_X(:,i);
            GT_Y=farm_Y(:,(3*i-2)3*i));
- ]% L+ b6 j6 t2 E0 p            pos1=2*unidrnd(7);
- f& a$ D1 n, ~/ {# c4 j- a            if GT_X(pos1)==1
                GT_X(pos1-1)=1;
- ^; y  ]# Z- [  C1 n( z                GT_X(pos1)=0;
) H6 ^! F3 L7 B. W0 Y                farm_X(:,i)=GT_X;
6 ~2 S4 b; c8 l            elseif GT_X(pos1)==0
! L) ]( V$ N! |8 b. ]6 _$ U& z0 M                GT_X(pos1-1)=0;
$ K7 ]: C7 q2 F                GT_X(pos1)=1;
                farm_X(:,i)=GT_X;
% c& b' O: M# I            else
8 K* ?2 i2 t& y. u) H$ F& M            end
0 g/ i: q: H4 y+ x            pos2=unidrnd(8);
4 ^2 \- M4 ?  g            GT_Y(pos2)=zeros(1,3);
2 S! n1 z* e! b; v4 x% g0 U0 c            GT_Y(pos2,unidrnd(3))=1;
        end
/ Z, b5 r' \) x+ r+ v& E    end
( L$ |2 L6 o! v1 D4 ~' u; }% v   
    counter=counter+1
4 {; `. X- b5 L* K& t+ y; C# Vend
0 a7 Q$ j7 x5 J% yXp=Xp';
Yp=Yp';
  `. T9 y: r9 {) N%plot(LC1)
; Z# X' Z% q4 ]: t9 W. }%hold on
plot(LC2)
$ p; |( b6 B/ A. x9 p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。