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)
% ?7 l, V& {9 Q4 B0 M%--------------------------------------------------------------------------
%  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
%--------------------------------------------------------------------------
7 k0 i! h: F) U+ |! ?+ t: C%  函数功能
3 ^0 r& }2 |( U%  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
%--------------------------------------------------------------------------
, E! q% y% K" f" }%  参考文献
2 L$ N, G% n9 z( n, t; C0 G/ u%  叶大振,吴新余.基于遗传算法的计算机通信网优化设计[J].
1 E! I+ I+ F: f3 k%  南京邮电学院学报.1996,16(2):9-15
- N7 m. u4 n: y% o# W%--------------------------------------------------------------------------
%  输入参数列表
' z/ I: O+ R$ L9 m7 M( H9 |5 t%  M     遗传进化迭代次数
0 q0 w" u+ K: E& a% A& O1 C%  N     种群规模(取偶数)
%  Pm    变异概率
%--------------------------------------------------------------------------
1 J. D! o/ }2 j  v( ]%  输出参数列表
1 h/ V' ]- u' v& P" T+ }%  Zp    目标函数最优值
%  Xp    路由选择决策变量最优值
2 @' H" W% N5 P0 V; a% V%  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 [& C  \1 I% ^" J1 h& i%  LC2   收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录
# D' b0 A1 Q( B3 z7 S1 K8 o) j; y  A%--------------------------------------------------------------------------

: b! N; T; P6 j1 ]5 ?%第一步：载入数据和输出变量初始化
load DATA_CFA;
! g# a% l( g3 ~9 d  FXp=zeros(14,1);
Yp=zeros(8,3);
) M$ |: }* z. q" m/ T0 zLC1=zeros(1,M);
3 i  W% L9 o, Q' P; R1 S$ qLC2=LC1;
7 p: \8 c. k1 ?- L# C2 s+ p8 M& f, q
6 _$ O8 F, z, G4 c%第二步：随机产生初始种群
farm_X=zeros(14,N);
+ y' j7 y+ i0 pfarm_Y=zeros(8,3*N);
+ M, G+ F8 J$ Q. nfor i=1:N
5 h. j- d# U9 q    for j=1:2:13
2 P; G3 X# h6 k' A. O' ?! ~        RAND=rand;
        if RAND>0.5
            farm_X(j,i)=1;
        else
            farm_X(j+1,i)=1;
        end
    end
end
for i=1:N
    for j=1:8
        RAND=rand;
        if RAND<1/3
, v8 P- S9 p3 e& _8 Q            farm_Y(j,3*i-2)=1;
        elseif RAND>2/3
9 M; \+ z% ~6 s' `8 u  w4 b6 g0 m: K            farm_Y(j,3*i)=1;
        else
' a# E& t: z2 H, {: \+ z# T* ^' K            farm_Y(j,3*i-1)=1;
        end
" }! @4 g! k  v2 q9 W7 L    end
( T& H3 u; w& P* J8 lend

( c( P) _4 |* m2 r" jcounter=0;%设置迭代计数器
while counter<M%停止条件为达到最大迭代次数
" E& D$ I  }6 C: y( u4 e   
    %第三步：交叉
7 O+ E: x1 K# E0 B) J( n+ c    newfarm_X=zeros(14,N);
$ Z# |: V1 t9 g' u# `+ N- n    newfarm_Y=zeros(8,3*N);
" y+ g$ b3 y8 E- ^3 ]7 Q7 c    Ser=randperm(N);
' \6 e8 o* J- v  p' ^# D    %对X做交叉
    for i=1:2N-1)
8 ?7 g- A# `6 m& }$ O        A_X=farm_X(:,Ser(i));
        B_X=farm_X(:,Ser(i+1));
$ `# W0 }4 p% Q  X  [( [! P7 @! H        cp=2*unidrnd(6);
2 q- ^' X; L4 K5 \9 w        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;
) D- `- _+ \" ~# }' e        newfarm_X(:,i+1)=b_X;
! N  ^# b$ |- \    end
  P0 H7 Q* b7 ^    %对Y做交叉
, }( K+ F' T" N* j) ?9 I( a    for i=1:2N-1)
/ L; V  n( @0 H: J* s        A_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i)-2)3*Ser(i)));
        B_Y=farm_Y(:,(3*Ser(i+1)-2)3*Ser(i+1)));
        cp=unidrnd(7);
4 A5 e1 J! p* i6 d        a_Y=[A_Y(1:cp);B_Y((cp+1):end)];
# Z+ A4 u) p7 Q  j5 k" I' X% p        b_Y=[B_Y(1:cp);A_Y((cp+1):end)];
        newfarm_Y(:,(3*i-2)3*i))=a_Y;
  {  X. }, T* ^! L( c        newfarm_Y(:,(3*i+1)3*i+3))=b_Y;
" M  T$ {" m- o) C3 U$ f" M    end
    %新旧种群合并
    FARM_X=[farm_X,newfarm_X];
    FARM_Y=[farm_Y,newfarm_Y];
   
    %第四步：选择复制
    Ser=randperm(2*N);
    FITNESS=zeros(1,2*N);
3 ^7 [, W9 k5 I: ^: S    fitness=zeros(1,N);
" ?9 S9 a4 @" A    for i=12*N)
" j1 B9 R4 n. }; F! C        X=FARM_X(:,i);
: {! O! K9 R! H: D4 U        Y=FARM_Y(:,(3*i-2)3*i));
        FITNESS(i)=COST(X,Y,x1_x14,F_x1_x14,A,Q,C,S,b);
: [' M5 k0 X2 }" O0 ?5 o0 }: Z    end
' f7 C8 `/ Q& \    for i=1:N
        f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
        f2=FITNESS(Ser(2*i));
        if f1<f2
            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i-1));
9 I' W, G4 B! O$ p. I2 X7 ^, z3 i            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i-1)-2)3*Ser(2*i-1)));
            fitness(i)=f1;
- g5 M; v7 \0 k# s* J        else
1 S  Y( i2 F8 c9 s+ e# P  T2 L            farm_X(:,i)=FARM_X(:,Ser(2*i));
* x' g9 u0 E" P# I            farm_Y(:,(3*i-2)3*i))=FARM_Y(:,(3*Ser(2*i)-2)3*Ser(2*i)));
) T4 r7 j* p' {& F$ J6 O            fitness(i)=f2;
4 J: S) R# B/ }% d1 F        end
    end
! x6 N  f: Z/ q6 g    %记录最佳个体和收敛曲线
& M( B" S2 \& s' Q    minfitness=min(fitness);
    meanfitness=mean(fitness);
    LC1(counter+1)=minfitness;
    LC2(counter+1)=meanfitness;
% Q( l+ n- i- `    pos=find(fitness==minfitness);
    Xp=farm_X(:,pos(1));
    Yp=farm_Y(:,(3*pos(1)-2)3*pos(1)));
% V: t& b: r; p3 u& A$ V    Zp=minfitness;
4 Y" Q, D" v' @; w/ q1 N   
2 L& Q' d: O" k5 B    %第五步：变异
    for i=1:N
        if Pm>rand
            GT_X=farm_X(:,i);
            GT_Y=farm_Y(:,(3*i-2)3*i));
            pos1=2*unidrnd(7);
            if GT_X(pos1)==1
$ u- E" u. Y- e3 ~0 r) X' E                GT_X(pos1-1)=1;
5 {% Q$ j7 |0 g) m/ Z/ @0 O                GT_X(pos1)=0;
. w  ^) a7 `5 m                farm_X(:,i)=GT_X;
            elseif GT_X(pos1)==0
                GT_X(pos1-1)=0;
' M6 t. s9 s# G( S- i                GT_X(pos1)=1;
+ P; W. F: ~) c" \                farm_X(:,i)=GT_X;
            else
  B! c! W& _: T& `* X            end
            pos2=unidrnd(8);
            GT_Y(pos2)=zeros(1,3);
# r" D) N+ c# b- s! L2 R1 E            GT_Y(pos2,unidrnd(3))=1;
        end
    end
2 a9 }- `8 I  C8 _3 S/ ^   
    counter=counter+1
" P/ g# e; S; f3 d, ~6 lend
7 Y1 s. q/ C+ t) lXp=Xp';
Yp=Yp';
%plot(LC1)
0 y; m' ~- b9 z' L%hold on
1 Z  @; O8 U, b- _0 i  F, k0 o6 F, Uplot(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。